我曾寫過入門 Python 適合看一些什麼書，不少人蠻喜歡的：
入門必看 Python 書單彙總（可點擊）
最近剛好看到一篇好文，作者是一名騰訊高級數據分析師 meihua，她寫了一篇文章分享從事數據分析十年來所看過的一些好書。包含：數據分析入門、進階、機器學習、數據產品等幾大方面，深入淺出。我覺得對一些需要做數據分析的朋友會比較有用，所以今天分享給各位。
以下爲作者的分享：
今天文章重點是，推薦這幾年對我幫助比較大的書籍，特別是數據分析相關的，都是我看過的，而且是對我有幫助的。
1 數據分析入門篇
1）思路篇：
《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》和《深入淺出數據分析》這兩本。
現在這兩本書應該也有新版了，當然也有很多其他優秀的入門書籍，在京東上搜“數據分析”，你會發現很多很多書，隨便挑兩本看完，你就算基本瞭解數據分析是幹什麼的了。當然，這個階段不要求你弄懂所有的知識點，主要是瞭解分析流程與基本概念，之後遇到問題再回來翻翻就好。當年面試支付寶，就靠這兩本書了。
2）技能篇：
技能相關的書籍買過很多，就挑記筆記比較多的吧
SQL：《零基礎學 SQL》
Python：《Python 編程 從入門到實踐》
R 語言：《R 語言實戰》
EXCEL：《數據圖形化，分析更給力》
PPT：《PPT，要你好看》
邏輯表達：《金字塔原理》
3）業務理解篇：
其實每個行業的業務入門書籍不同，但是基本的商業知識要先了解下的。
瞭解商業模式套路：《商業模式新生代》
圖形化思考，商業常識：《餐巾紙的背面》
數據分析行業的常識：《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》
總而言之，看完這幾本書，學會 sql、excel、ppt， 就當入門了
2 數據分析進階篇
1）數據架構篇：《大數據之路，阿里巴巴大數據實踐》、《數據中臺》等
2）增長黑客：《精益數據分析》我認爲的各種增長黑客方法論的起源，裏面提到很多分析案例也很實在，也有關於搭建指標體系的方法論，值得一看再看
3）分析框架：《用數據講故事》、《數據化管理》等
4）商業思維：《商業的本質》、《營銷原理》、《從 0 到 1》、《瘋傳》等
5）數據可視化：《用圖表說話》、《商業儀表盤可視化解決方案》等 這部分書籍我還在不斷學習中，其實開卷有益，總有一些思路可以借鑑。總感覺自己有讀不完書，但是時間有限，只能根據工作實踐需求來挑主題看了。
3 機器學習入門篇
這裏我也是入門級的，每年都會看相關的資料，保持自己的敏感，做過相關的項目，但是也知道自己與算法大牛的差距。
最容易入門的（不看代碼的話）：《機器學習實戰》
講的比較實在，學到挺多：《精通數據科學》
實踐總結亮點：《Python 數據分析與數據化運營》
西瓜書是業界最推薦的機器學習入門書籍，但是我沒看得下去，哈哈哈
最近比較火的因果關係科普書籍《爲什麼》也可以看看，覺得讀起來難度不小，即使是科普類的，還沒讀完。
4 數據產品篇
做過的數據產品有好幾個了，應該算是一個資深的數據產品經理，但是針對數據產品經理的書確實比較少，可以多看些通用型的設計類書籍，多總結自己的分析模型應用到實踐中才是核心競爭力。
最經典的，如果只能看一本，買它：《寫給大家看的設計書》
這是一本實用性書籍，闡述了設計中的四大原則：親密性、對齊、重複和對比，並介紹瞭如何運用顏色、字體，以及針對各種體裁的設計注意事項。
設計理論相關：《點石成金》、《交互設計精髓 4》、《方寸有度》等
產品理論相關：《產品的視覺，從熱鬧到門道》覺得是一本很好的產品經理入門書籍，沒有過多的技巧，更多的是一些思路與建議，有些是很新穎的想法，值得參考學習。很多事情，要真的去做了，才發現裏面門道多得很，這些踩過的坑思考過的路都會成爲你的核心競爭力。產品經理生來就是解決問題的。一個好的操盤者應該能夠將產品的節奏、資源整合和團隊氣氛控制得很好，早期不斷去探索產品的定位與價值，然後逐步去拓展用戶。提升用戶體驗能力建議三個維度：場景、需求、動機。懂技術=溝通能力，這個理解不能太贊，產品經理需要學習很多技能，包括技術。
需求收集確認：《匹配度》
挖掘需求，用戶調研，推薦這本。書中有很多方法與觀點、案例值得借鑑，看了兩遍，覺得價值很大。但是感覺內容有點多了，消化起來並不容易，有些方法只有經歷過了纔會幡然醒悟，原來可以做到更好的。
5 自我鼓勵篇
是的，數據分析並不是一份輕鬆的工作，每天都面對很多需求，跟不同的人打交道，需要不斷更新自己的技能與知識。
只從去年中轉到 to B 領域做分析師，我發現自己經常遇到知識盲點，除了仰仗自己以前的學習方法論，還得靠自己的厚臉皮不斷去向各種大佬們學習請教，只有充分了解業務，才能給出合理分析結論與建議的。 還是得抱着學習的心態與感恩的心情去面對工作中的困難吧，不然真的很容易堅持不下去。
分享一些提升給自己打雞血的書，人生總是不易的，爲了自己能擁有更有選擇的權利，繼續努力吧。
提升工作效率：《深度學習》、《麥肯錫方法》
有段時間，工作並行的東西太多，有點心力交瘁的感覺。我在想，是不是時間管理出了問題，還是我效率下降了。這本書給我啓發是，我們需要的是更加專注地進行思考，而不是被一些不重要的事情持續打斷。
深度工作的含義：在不受干擾的專注狀態下思考，創造價值，培養技能。
影響深度工作的四大常見因素：
1、公司郵件、實時通訊軟件、無效溝通
2、手機
3、最小阻力原則：老用簡單的事情佔滿時間
4、腦力勞動度量黑洞投入深度工作的四種模式：
1、禁慾模式（不用郵件、手機、電腦等）
2、雙峯模式（隔斷時間專注）
3、節奏模式（每天固定專注時間；早上 8 點到 9 點半；找到自己能安靜的時間）
4、記者模式（爆發式專注輸出；要培養自己冥想與專注的狀態）
買一個耳機或者選擇一個安靜的週末，創造一個能讓自己深度工作的環境吧。
心靈雞湯：《原則》、《向前一步》、《另一種選擇》等
《原則》 書主要是講述作者的人生經歷，以及最爲重點的是，他在生活與工作運用的幾百多條原則，這些原則幫助了作者贏得了完全超出他期望的有意義的工作、人際關係與財富。讀這些原則，你可以快速瞭解有自己思維優勢的老闆是如何管理自己以及自己的員工的，也可以明白到做事的方法都差不多，重點是執行的夠不夠徹底。這本書對我最大的啓發是，要善於總結你的做事原則，同時公開你的做事原則能激發團隊更透明協助更緊密。
暢銷書 《向前一步》（主題是鼓勵女性勇敢面對工作中的困難與挑戰，很多時候目標達不到只是自己先放棄了） 作者、臉書 COO 謝麗爾•桑德伯格的丈夫於 2015 年 5 月突然去世，她認爲自己和孩子們再也不會有真正純粹的快樂了，在她新書 《另一種選擇》 中寫道：“我陷入了空虛。巨大的空虛佔據了我的心臟、我的肺葉，限制了我思考的能力，甚至呼吸的能力”。謝麗爾最終在專家朋友們的幫助下走出來，告訴我們可以採取一定的方法，一步步從支離破碎的不幸與災難中復原。Option B 這個想法最妙的地方就讓人迅速的開始直面現狀，抱怨已經消失了的第一選擇沒有一點兒用，如何開始面對我們的第二選擇纔是繼續下去的正題。
延伸閱讀
Python：
☞ 這是我看過的最好的Python零基礎Pandas教程
☞ 入門必看 Python 書單彙總
☞ 我用 Pyhton 做了款可開淘寶店賺錢的工具
☞ 一個超有意思的 Python 綜合能力測試網站
技能GET：
☞ 拍一拍，微信史上最短一行代碼
☞ 立刻、馬上對你的電腦做這三件事！
☞ 專爲技術人員打造的搜索引擎，提升n倍搜索效率！
☞ 一個聚合全網熱點信息的神網站
商務合作與交流請添加微信：suke1900