從入門到進階——數據分析必看的書單合集

隨著科技快速發展，資料分析師的需求在科技、電商、金融與醫療等行業中持續增長。這些行業對分析技能的要求越來越高，從掌握基礎工具到熟悉Hadoop、Spark等大數據技術，甚至機器學習模型，都是不可或缺的能力。為了應對這些挑戰，選擇適合的資料分析書籍推薦，將幫助你系統性提升技能，迎接職場的無限可能。今天就給大家推薦一些想成為優秀的資料分析師必看的書籍，從初入門的小白到高階的資料分析師需要的專業書籍都囊括在其中，還清晰的列出了每本書的利弊處，希望可以對大家有所幫助。

一、初學者入門書籍推薦

1、《深入淺出數據分析》

推薦指數：★★★★★

深入淺出系列應該是大多數資料分析師的啟蒙讀物，內容非常適合小白入門，雖然是入門級別的讀物，比較簡單，但基本的資料分析內容涉及全面，講解的比較清晰，最後談到了R語言。

• 優點：圖文並茂，講解絲毫不枯燥，閱讀速度會很快；
• 缺點：內容太淺了，淺到了根本沒有必要讀第二遍的地步；

2、《誰說菜鳥不會數據分析》

推薦指數：★★★★

這本書不僅講解了一些常見的通用資料分析技巧，還附帶了Excel的一些知識以及資料分析在公司中所處的位置，對職場瞭解亦有一定幫助，整體來說有一定可讀性，想入門Excel的同學必看！

• 優點：操作工具書，相當於一本Excel表哥表姐的入門指導書；
• 缺點：更偏excel，沒有介紹資料分析的大體框架，因此書名一直被詬病；

3、《人人都會數據分析》

推薦指數：★★★★

從業務分析到資料分析職場，從EXCEL資料處理到視覺化操作，這本書基本將整個資料分析的內容都講了一遍，比較適合想要入行業務分析和轉行的同學們閱讀。

• 優點：內容全面而且十分系統，你想了解的資料分析知識都能從這本書裡找到；
• 缺點：缺少實踐操作和案例解讀，理論性質十分強，易讀性略低；

二、統計學基礎書籍推薦

《赤裸裸的統計學》

推薦指數：★★★★★

很有意思的一本統計學入門讀物，作者查爾斯韋蘭本來是一名記者，所以寫作技巧非常高，筆法幽默俏皮，著重闡明瞭統計學的關鍵概念，如機率、相關與迴歸分析，讓人們一睹被誤讀資料背後的統計學奧秘。

• 優點：幾乎每個知識點都有大量的例子進行說明，寓教於樂；
• 缺點：因為是國外著書，所以文中大量的例子可能對我們沒有很大的參考意義；

三、數據處理書籍推薦

1、《MYSQL必知必會》

推薦指數：★★★★★

sql入門必看的一本書，非常適合新手學習sql的一本工具書，翻譯水平也很高，最深的內容涉及到了一些複雜查詢和儲存，適合學習者隨時查漏補缺！

• 優點：簡單精煉，閱讀速度會很快，而且方便隨時查閱
• 缺點：內容看起來簡單，但是需要自己動手實操，要不然看完之後就索然無味

2、《乾淨的數據：數據清洗入門與實踐》

推薦指數：★★★★★

由資料清洗開始窺竊資料分析，介紹了很多有意思的東西，輕鬆讀物，適合沒有程式設計基礎的同學閱讀學習！

• 優點：算是還可以的爬蟲入門書籍，有技術講解，最後也有案例說明；
• 缺點：內容過於雜亂，而且對於已經有程式設計基礎的人來說非常簡單，沒有看的必要。

四、大數據分析進階書籍推薦

1、《Hadhoop數據分析》

推薦指數：★★★★

大資料分析科學的必看讀物，主要內容是叢集計算和分析概述，為資料科學家深入瞭解特定主題領域鋪平道路，從資料科學家的視角介紹Hadoop叢集計算和分析。

• 優點：十分強悍的理論著作，比較亮點的地方是第一部分的分散式講解；
• 缺點：翻譯十分不友好！

2、《Spark大數據分析》

推薦指數：★★★★

一書針對使用Apache Spark框架執行批處理、互操作、圖表、資料流分析，以及機器學習等不同型別的大資料分析專案提供了實用的指南。其中介紹了Spark core及其載入項庫，包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、Mllib，以及Spark ML。

• 優點：入門spark的教科書，沒有什麼閱讀難看，通俗易懂；
• 缺點：具體的實際操作程式碼還是比較少，同時也沒有提供比較好的分析資料；

3、《鮮活的資料：數據視覺化指南》

推薦指數：★★★

《鮮活的資料：資料視覺化指南》這本書是我最開始瞭解資料視覺化看的第一本書，讓我對資料視覺化從一個看一團迷霧的小白白可以大概的瞭解到了一個輪廓。

• 優點：作者的視覺化功底非常強，內容豐富，設計視覺化的方方面面；
• 缺點：需要R語言基礎；

五、高級分析書籍推薦

1、《機器學習》

推薦指數：★★★★

這本書用簡單的語言把複雜難懂的機器學習演算法解釋清楚了，它將機器學習的基礎理論與日常資料分析的實際工具相結合。

• 優點：對機器學習有一個很全面的解讀和介紹，適合新手；
• 缺點：這本書已經比較老了，內容中有一些過時的地方；

2、《數據分析實戰》

推薦指數：★★★

本書首先介紹了商業領域裡通用的資料分析框架，然後根據該框架，結合8個真實的案例，詳細解說了透過資料分析解決各種商業問題的流程，避免紙上談兵。

• 優點：商業資料分析領域必看的一本書，對其他行業借鑑意義不大；
• 缺點：R語言和程式碼部分的佔比比較大，需要R基礎；

六、數據科學書籍推薦

1、《數據科學入門》

推薦指數：★★★★

雖然書名帶著入門，但是這本書不太適合作為資料科學的入門書，可以作為泛讀的東西翻一翻看看，對資料科學進行了一次系統的介紹。

• 優點：這本書能帶著你把一些基礎演算法，從底層開始重構一遍，很基礎；
• 缺點：每個概念不作推導，不作說明，直接丟擲來後就跟上一堆程式碼，很不友好！

2、《數據科學實戰》

推薦指數：★★★★

對具體演算法細節未做深入探討，但屬於名副其實的實戰，值得一讀，尤其推薦六九兩章的部分內容。

• 優點：翻譯很過關，可以作為資料科學的啟蒙之書！
• 缺點：不能用來入門演算法，演算法部分比較粗略；

資料分析師的成長需要系統性規劃與持續學習。選擇適合自己的書籍，從基礎到專業逐步提升，能幫助你在職場中脫穎而出。

• 持續學習不僅能提升數據思維，還能增強商業判斷力。
• 它能幫助你更有效地解決商業問題，並探索創新的應用場景。
• 掌握新技術與工具，讓你在快速變化的行業中保持競爭力。

保持學習熱情，勇於挑戰未知，資料分析的世界將為你帶來無限可能！