做好分析需要看的一些书

数据分析，需要的能力和书籍

做好数据分析需要什么知识储备

一份工作，短则1～2年，长则5～10年。每一段工作经历历程里面，都会有诸多收获，也会有所成长。 每个阶段的储备知识点不太一样，尤其是在现在金融、互联网、房地产逐渐开始下行， 数据分析，最重要的真的是数学功底扎实么？左手概理统计，右手人情世故。

• 能力矩阵

• 分析所需要具备的方法论

整理了一些常用的分析方法论、管理模型、应用算法、可视化图论的内容，供参考

过去十年内我看过的一些书籍参考

在这之前，我想推荐吴军老师的几本书，《数学之美》、《浪潮之巅》和《大学之路》

做分析之前， 不得不提一下分析思维，《金字塔原理》可能会比较适合

想要了解数据分析是什么， 不得不读《深入浅出数据分析》、《谁说菜鸟不会数据分析》、《人人都会数据分析》、《如何用数据解决实际问题》、《Excel图表之道》?不满足于简单的汇总统计、报表制作，

进阶之后的案例丛书，全方位了解传统行业、互联网行业中的分析案例、方法和模式，《网站分析实战》、《增长黑客》、《数据化管理》、《数据化运营速成手册》、《精益数据分析》……

会了一点分析，但是觉得理论不够扎实， 那有必要读点统计学，《赤裸裸的统计学》、《统计数字会撒谎》?随着工作内容的深入，越来越觉得工具不够用，

原来我只用excel，想要拓展点其他的工具，按照复杂程度，如下

sql类的书，《Mysql必知必会》、《SQL Cookbook》
spss的书，《spss统计分析基础教程》
R的书，《R语言实战》、《R cookbook》
python的书，《利用python进行数据分析》、《python cookbook》
数据算法层面，?西瓜书《machine learning 机器学习》、《machine learing in action》、《the elements of statistical learning》、《数据挖掘与数据化运营实战》、《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》

资深的数据分析， 在方法论、工具上的使用已经炉火纯青，对于模式和框架也已经了然于胸，这时候往往不局限于一个行业或者一个方向，而是拓面立体，《决战大数据》、《Doing Data Science》、《数据之巅》、《大数据时代》、《智能时代》、《卓有成效的管理者》……

好的分析离不开好的可视化呈现， 《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》、《鲜活的数据：数据可视化指南》、《ggplot2：数据分析与图形艺术》

数据集越来越大，sql已经不能满足日常工作， 要学习hadoop、hive、sprak，我的第一推荐仍然是官网，当然，这里有个前提，就是你的英文阅读能力得特别好，否则的话，还是推荐《Spark大数据分析》、《Data Analytics with Hadoop》

要做实时分析，?可以关注下flink、kafka的生态圈

认识和了解数据分析

怎么可以学习数据分析，从0到1应该怎么做认知提升，这里有几个途径供参考?

渠道1：找公司的同事、前辈，周边的朋友面对面请教

一般来自于自己周边的人脉，可以是二度人脉或者三度人脉，只要周边有一个分析师朋友，那就一定能够找到一个好老师，对方可以进行手把手的教学，在实践中成长；

渠道2：看各种学习网站上的大牛演讲

B站、TED? Codecademy?—Codecademy 还用多介绍吗？学编程，来Codeacademy就对了；? Stanford Engineering Everywhere?—有很多免费的工程类课程资源；? Big Data University—教你如何做大数据分析；

渠道3：寻找付费的各种培训课程

知乎课程、腾讯课堂、网易云课堂、慕课网、人大经济云课堂

渠道4：通过搜索引擎进行信息获取

搜索三剑客：谷哥+百度+知乎

渠道5：读书进行各个突破式学习

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