任何技能的學習都有壹個由淺入深的過程，數據分析也不例外。壹個完整的數據分析知識體系類似於壹個金字塔結構:頂層是對數據價值的認知和業務理解，中間是數據分析的方法論，底層是數據分析的解決方案或具體操作方法。我把數據分析的推薦書籍分為三個板塊，方便大家循序漸進的學習。
數據分析初級版
初學版適合數據分析初學者和對數據分析沒有整體概念的人。對於應屆畢業生和沒有經驗的轉行者來說很常見。
初學者推薦書籍
數據分析簡單來說:O'Relly出版的HeadFirst系列叢書之壹，包含大量圖片和有趣的案例組合。這本書通俗易懂，生動形象，可以讓初學者對分析的概念有壹個全面的了解。
《誰說菜鳥不會分析數據》:本書詳細介紹了數據分析的基本方法和流程，並以Excel表格為例進行案例說明。同時，本書還介紹了數據分析在職場中的意義，可以幫助職場小白快速入門。
裸統計:作者年輕時是個追求學問的學者，後來從統計中發現了很多可以應用於生活的地方。這也是本書的主題，結合生活講解統計知識，生動有趣。可以避免壹上來統計就講貝葉斯概率和隨機分析的無聊。
還有壹本類似的書《統計會說謊》，這本書廣為人知，通過揭露“虛假的數字信息”，幫助人們理解背後的統計學原理。
數據分析高級版
高級版是針對行業的，要求分析師對數據分析有壹定的常識和業務理解；適合網站分析師、業務分析師、數據產品經理。
高級推薦書籍
《掌握web analytics 2.0》:Analytics將點擊流web分析工具與定性數據、測試實驗、競爭情報工具相結合，從而推導出詳細的網站策略和運營層方案。這本書雖然舊了，但是很多思想和流量分析的案例還是很有啟發性的，現在國內只能買到二手書。
與此類似，《web analytics實戰》是壹本關於中國web analytics的書。沒有上面的經典，但是比新的好。很多案例和思路都是及時更新的。
簡單統計學:屬於Headfirst系列圖書，有上述簡單的數據分析，用互動的真實世界的劇情，幫助讀者快速了解統計學的理論知識。
《數據管理》:作者黃城明，解釋數據在企業中應用的例子。看完之後，我受益匪淺。裏面引用的很多例子都很接地氣。雖然偏向零售管理，但道路是統壹的，可以應用到很多行業。當時按照裏面的概念，美團打算拿出面向BD的數據產品。
《MySQL會知道它會知道什麽》:這也是我那些年學習SQL的入門書。這是壹本薄薄的小冊子，看起來很快。SQL是壹個性價比很高的技能，簡單又強大。任何想進壹步提升數據分析技能的產品/運營/分析師同學，建議點亮這個技能點。
互聯網成長第壹本數據分析手冊:本公司出版的數據分析手冊，以成長為全書主題。本手冊介紹了互聯網初創企業的成長方法論，互聯網數據分析的常用方法(趨勢、轉化、留存、實時、聚類、詳查、熱圖)，以及細分行業的應用(如SaaS、互聯網金融、電子商務等)。).
數據分析高級版
高階數據分析比較專業，比如數據治理、數據組合的業務分析、數據可視化等等。當然還有像數據挖掘算法這種更深入的東西，這個沒有研究就不會盲目推薦。
高級版推薦書籍
《大數據》:由前阿裏巴巴數據副總裁車品爵撰寫，闡述了阿裏巴巴在企業內部管理數據過程中的經驗。數據管理的三軸“保存-溝通-使用”和“從數據運營到運營數據”寫得很好，可以借鑒。
精益數據分析:本書的優勢在於將企業分為幾大行業類別，分門別類地講解每個行業的商業模式特點和分析技巧，這就要求用戶具有較高的分析能力，必須具備相應的業務知識。
《華爾街日報》商業分析負責人制作的可視化指南《華爾街日報信息圖形指南》是必不可少的，也是很實用的。我寫了壹篇讀書筆記《華爾街日報就是這樣可視化數據的》，供妳參考。
《數據倉庫經典課程》:網上有人編的資料簡單明了，不像正常的數據倉庫教材。
當然，數據分析是壹門很深的學問，我也只是瞥見了冰山壹角。想要做好數據分析，必須具備很多技能:需要看清數據的價值，了解業務，需要熟悉數據分析的方法論，還需要精通數據分析軟件的操作。在學習以上數據分析推薦書籍的同時，我會在實踐中不斷加深理解，用數據驅動業務和客戶增長。