读过一本好书，像交了一个益友
“读过一本好书，像交了一个益友。”这是学者臧克家鼓励我们读书的话。法国思想家帕斯卡尔也说，人是会思想的芦苇，思想形成人的伟大。不论是何种类别的书，我们感受着书中作者的思想，并从这个“益友”那里获得灵魂的充沛。
当下，我们的生活被大数据充斥包围，数据分析作为一门专业且跨越多个领域的学科， 如果有好书作为参考，对我们数据分析能力的成长更有帮助。
实现技术扎实，业务精通，策略接地气！——这是我们推出“数据分析师成长书单”期望为各位读者带来的福音，和始终致力达成的目标。
下面精挑细选出这19本书，从基础入门到进阶指南，以及数据思维等方面均有涉及，可以让希望成为数据分析师的初学者、创业者，甚至优秀的数据分析师都能从中探索到新的阅读乐趣。本书单分类可能不算特别严格，因为书不会只讲一个点，知识也是互通的。
好的开始是成功的一半：小白入门，浅显易懂，快乐学习！
* 《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇》
* 《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇》
知名度很高的一套书，适合新手，优点是它和数据分析结合，而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。
* 《深入浅出数据分析》
以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现出色的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧。
* 《从1开始：数据分析师成长之路》
从简单的制作报表开始和大家一起学习数据分析的五大模块：报表BI系统、异常数据分析、解决数据需求、项目性数据分析以及数据建模，为大家全方位、体系化地呈现数据分析到底是什么。
“千里之行，始于足下”：CDA Level Ⅰ级教材
* 《从零进阶：数据分析的统计基础（第2版）》
* 《如虎添翼：数据处理的SPSS和SAS EG实现（第2版）》
* 《胸有成竹：数据分析的SPSS和SAS EG进阶（第2版）》
CDA Level Ⅰ三本基础书依照数据分析师规范化学习体系而定，满足了CDA数据分析师等级认证学习的需要，也兼顾了大数据的热点动态。
“思想先行，学以致远”：要学好大数据，首先要掌握数据思维
* 《数源思维：业务导向的数据思维秘籍》
通过“问、拆、解、谋”四步，配合完整实例和典故，详解了数源思维如何帮助企业市场、产品、运营等业务管理者建立或提升数据导向的业务问题解决能力，如何帮助战略规划或中高层管理者提升数据导向的战略分析能力。
* 《大数据思维——从掷骰子到纸牌屋》
读者不需要任何统计学知识，也没必要掌握复杂的公式与算法，在通俗易懂的案例介绍和娓娓道来中就可以轻松理解大数据分析的基本模式与方法。
* 《大数据的互联网思维》
对互联网思维中主要的几条原则，逐一进行分析，并将其应用到大数据发展中。给出了大数据产品设计的原则，并提出了改善客户体验的各种方法，在数据可视化方面积累了大量案例。通过降低大数据的使用门槛，能够让更多的人参与到应用中。
* 《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》
本书从如何使用大数据的角度入手，给出了一套详细且可行的分析框架，以简明扼要的方式教会我们如何从庞杂的数据中生成一个完整的解决方案。尤为重要的是，该书深刻地揭示了大数据分析所需要的智能化思维方式，对企业的科学决策有着至关重要的作用，同时对政府和学者掌握大数据技术有着非常好的指导意义。
“工欲善其事，必先利其器”：R语言、Tableau、Access……技多不压身
* 《R语言预测实战》
本书注重算法理论与实际案例相结合，将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现，并通过案例让读者掌握预测模型的应用。
* 《表哥的Access入门：以Excel视角快速学习数据库知识》
本书将以一个小饭馆的管理软件为例，从头到尾介绍整个软件的设计过程，在设计过程中，只对案例中用到的设置选项进行详细的介绍，这样可以避免分散我们的思路，减少学习负担。
* 《触手可及的大数据分析工具——Tableau案例集》
本书对Tableau的产品、优势、Tableau 9.0的新特性及其功能做了全面的介绍，并且从15个不同行业的案例入手，让你在阅读本书后能够从一个新手成长为能够创建出复杂仪表板的高手。
* 《R数据分析：方法与案例详解》
是一本R语言和数据分析的入门教材，循序渐进、深入浅出，每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、R语言的基本使用以及编程技巧。
“基础在学，关键在做”：探索行业应用，实现技术落地
* 《数据新闻实战》
紧密围绕数字媒体环境下新闻工作者在数据新闻制作中的实际需求，基于案例全面介绍了数据新闻制作的流程。
* 《问卷数据分析：破解SPSS的六类分析思路》
从问卷的设计调研到六类问卷分析思路和方法的应用，专注、详细，深入浅出。适合所有对问卷数据分析有需求的读者随时翻看查阅。
* 《医疗革命——医学数据挖掘的理论与实践》
本书重点探讨数据挖掘技术如何与临床医学深度融合，如何运用现代的数据挖掘理念、模式识别与机器学习的基本方法解决临床科研中的应用问题，包含大量案例与实证。
* 《大数据时代营销人的变革：预测营销》
本书以大数据和机器学习为基础，为营销人员提供了一套数据驱动的营销框架，使个性化营销得以付诸实践。
* 《电商数据分析，淘宝实战》
以电商业务实战为主线，介绍数据分析相关知识。包括淘宝店铺操作，未来电商布局探讨，应用Excel和数据做决策。
