隨著科(ke)技(ji)快(kuai)速(su)發(fa)展(zhan)，資(zi)(zi)料(liao)分析師的(de)(de)(de)(de)需求在(zai)科(ke)技(ji)、電商(shang)、金(jin)融與醫(yi)療等行業(ye)中持續增長。這(zhe)些(xie)行業(ye)對分析技(ji)能(neng)(neng)的(de)(de)(de)(de)要(yao)求越來越高，從(cong)掌(zhang)握基(ji)礎工具到熟悉Hadoop、Spark等大(da)數據技(ji)術(shu)，甚至機(ji)器學習(xi)模型，都是不可或(huo)缺的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)力。為了(le)應對這(zhe)些(xie)挑(tiao)戰，選(xuan)擇適合的(de)(de)(de)(de)資(zi)(zi)料(liao)分析書(shu)(shu)籍推薦，將(jiang)幫(bang)助你系統性提升技(ji)能(neng)(neng)，迎(ying)接職場的(de)(de)(de)(de)無限(xian)可能(neng)(neng)。今天就給大(da)家(jia)推薦一(yi)些(xie)想成為優秀(xiu)的(de)(de)(de)(de)資(zi)(zi)料(liao)分析師必看的(de)(de)(de)(de)書(shu)(shu)籍，從(cong)初入門的(de)(de)(de)(de)小白到高階(jie)的(de)(de)(de)(de)資(zi)(zi)料(liao)分析師需要(yao)的(de)(de)(de)(de)專業(ye)書(shu)(shu)籍都囊括(kuo)在(zai)其(qi)中，還(huan)清晰的(de)(de)(de)(de)列出了(le)每本(ben)書(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)利弊處，希(xi)望(wang)可以(yi)對大(da)家(jia)有所幫(bang)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(ying)該是大多(duo)數資料分析師的啟蒙讀物，內容非(fei)常適合小白入門，雖然是入門級(ji)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(dao)了(le)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(ben)書不僅講解了一些常見的(de)(de)通用資料(liao)(liao)分析技巧，還附帶(dai)了Excel的(de)(de)一些知識(shi)以及(ji)資料(liao)(liao)分析在公司中所處的(de)(de)位置，對(dui)職場瞭(liao)解亦有一定幫(bang)助，整體來說有一定可讀性，想入門Excel的(de)(de)同學(xue)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(cong)業(ye)(ye)務(wu)分析(xi)(xi)(xi)到資(zi)料分析(xi)(xi)(xi)職場，從(cong)EXCEL資(zi)料處理到視覺化(hua)操(cao)作，這本(ben)書基本(ben)將(jiang)整個(ge)資(zi)料分析(xi)(xi)(xi)的(de)內容(rong)都講(jiang)了一遍，比較(jiao)適合想要入行(xing)(xing)業(ye)(ye)務(wu)分析(xi)(xi)(xi)和轉行(xing)(xing)的(de)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(tui)薦(jian)指數：★★★★★

很(hen)有意思(si)的(de)(de)一(yi)本統計學(xue)入門(men)讀(du)物(wu)，作(zuo)者(zhe)查爾斯韋蘭本來是一(yi)名記者(zhe)，所以寫(xie)作(zuo)技巧非常(chang)高，筆法幽(you)默(mo)俏皮，著重闡(chan)明瞭統計學(xue)的(de)(de)關鍵概念，如機率、相關與迴(hui)歸分(fen)析，讓人們一(yi)睹被誤讀(du)資料(liao)背後的(de)(de)統計學(xue)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(zhi)數：★★★★★

sql入門(men)必看的一本(ben)書，非常(chang)適合(he)新手學(xue)習sql的一本(ben)工具書，翻譯(yi)水平(ping)也(ye)很高，最深的內(nei)容涉及到了一些(xie)複雜查(cha)詢和(he)儲存，適合(he)學(xue)習者隨時查(cha)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(jian)指數(shu)：★★★★★

由資(zi)料(liao)清洗開始窺竊資(zi)料(liao)分析，介紹(shao)了很多(duo)有(you)意思的東西，輕(qing)鬆讀物，適合沒有(you)程(cheng)式設計基礎的同(tong)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(liao)分析科(ke)學的(de)必看讀物，主(zhu)要內容是叢(cong)集計算(suan)和分析概述(shu)，為資料(liao)科(ke)學家深入瞭解特定(ding)主(zhu)題領域鋪平道(dao)路(lu)，從資料(liao)科(ke)學家的(de)視角介紹Hadoop叢(cong)集計算(suan)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(yi)書針對使(shi)用Apache Spark框架執行(xing)批(pi)處理、互操(cao)作、圖表、資料(liao)流分(fen)析，以及(ji)機器學習等不同型別的大資料(liao)分(fen)析專案提供(gong)了(le)實用的指南。其中介(jie)紹了(le)Spark core及(ji)其載(zai)入項(xiang)庫，包(bao)括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX、Mllib，以及(ji)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(huo)的資料：資料視覺化(hua)指(zhi)南》這本書是我最開(kai)始瞭解資料視覺化(hua)看(kan)(kan)的第一(yi)本書，讓我對資料視覺化(hua)從一(yi)個看(kan)(kan)一(yi)團迷(mi)霧(wu)的小白(bai)白(bai)可以大概的瞭解到了一(yi)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(shu)用(yong)簡單(dan)的語言把(ba)複雜難懂的機器學習(xi)(xi)演算法解釋清楚了，它將機器學習(xi)(xi)的基(ji)礎理論與日常資料(liao)分析的實際工具(ju)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(shu)首先介紹了商業領域裡(li)通(tong)用的資料(liao)分(fen)析(xi)框架，然後根據該框架，結合(he)8個真實的案例，詳細解說了透過資料(liao)分(fen)析(xi)解決各(ge)種商業問(wen)題的流程，避免(mian)紙(zhi)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(ming)帶著入門，但是這(zhe)本(ben)書不太適合作(zuo)(zuo)為資料科學的(de)入門書，可以作(zuo)(zuo)為泛讀(du)的(de)東西(xi)翻(fan)一(yi)翻(fan)看(kan)看(kan)，對資料科學進(jin)行了一(yi)次(ci)系統(tong)的(de)介(jie)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(xi)節未(wei)做深入探討，但屬於(wu)名副其(qi)實的實戰，值得(de)一讀，尤其(qi)推薦六九兩(liang)章(zhang)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(liao)分析師的(de)成長需要系(xi)統性規劃與持續(xu)學習。選擇適合自己的(de)書籍(ji)，從基(ji)礎(chu)到(dao)專業(ye)逐步提升，能幫(bang)助你在職場(chang)中脫穎(ying)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(bao)持學(xue)習熱情，勇於挑戰未(wei)知，資料(liao)分析的世(shi)界將(jiang)為你帶來無限可能！