数据分析书籍有哪些？（推荐数据分析的一些书籍）

数据分析的定义

数据分析是用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，然后加以处理和加工，以开发数据的功能、挖掘数据的价值，主要目的是为了清洗出有用的信息并形成结论。通常是针对某个问题，将获取后的数据用分析手段加以处理，并发现业务价值的过程。

在日常数据分析过程中，我们需要在实际的业务场景中，借助各种数据分析工具，例如EXCEL，SQL，Pytho，BI工具等，“磨刀不误砍柴工”，掌握良好的数据分析技能，可以使得业务分析和应用如鱼得水。

数据分析借助各种数据分析工具

数据分析的函数应用

数据分析必读

《精益数据分析》

本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，值得每位创业家和企业家一读。

《数据分析企业的贤内助》

本书利用故事化演绎将企业遇到的难题娓娓道来，看似科普版本的数据分析，但其在严谨性、实用性上，远远要优于市场上很多专业统计、市场研究和数据分析的书籍，本书章节逻辑清晰，从企业的一个个具体的需求出发，使读者对数据分析的了解循序渐进，将复杂的数据分析知识体系串成有机的整体。

《赤裸裸的统计学》

正如书名的标题所示，除去大数据的枯燥外衣,呈现真实的数字之美，众所周知，在生活中统计学无处不在，每件事、每个人似乎都可以用统计数字来加以说明。特别是进入大数据时代以后，统计学更是成为炙手可热的学问，它可以帮我们解决很多重要的社会问题，并对“黑天鹅”事件和未来做出预测。

这本书没有让你避之不及的数学公式，没有满是数字的图表，没有空洞乏味的教科书式说教；这本书有生动诙谐的案例，有你熟悉的生活话题和社会问题，有你一定用得到的统计学知识，有大数据时代的“游戏规则”和“生存法则”。

《Excel数据处理与分析实战技巧精粹》

本书在对Excel技术论坛上上百万个提问的分析与提炼的基础上，汇集了用户在使用Excel进行数据处理与分析过程中最常见的需求，通过270多个实例的演示与讲解，将Excel高手的过人技巧手把手教给读者，并帮助读者发挥创意，灵活有效地使用Excel来处理工作中遇到的问题。

本书内容丰富、图文并茂、可操作性强且便于查阅，主要面向Excel中高级读者，能有效地帮助读者提高Excel数据处理与分析的水平，提升工作效率。

《SQL必知必会》

SQL 是使用最广泛的数据库语言，几乎所有重要的DBMS 都支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL 的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版增加了针对Apache Open Office Base、MariaDB、SQLite 等DBMS 的描述，并根据最新版本的Oracle、SQL Server、MySQL 和PostgreSQL 更新了相关示例。

《MySQL必知必会》

MySQL 是世界上最受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。通过重点突出的章节，条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识，使他们不经意间立刻功力大增。

《利用Python进行数据分析》

本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。

由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

《Python编程快速上手》

本书是一本面向实践的Python 编程实用指南。本书的目的，不仅是介绍Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。

本书适合任何想要通过Python 学习编程的读者，尤其适合缺乏编程基础的初学者。通过阅读本书，读者将能利用最强大的编程语言和工具，并且将体会到Python编程的快乐。

《Tableau数据可视化从入门到精通》

本书详细介绍了Tableau大部分常用功能，对于初次学习Tableau软件的读者来说帮助较大。书中列出了创建可视化数据分析视图的每一步操作，便于读者的实践练习。本书从Tableau简介、连接数据源、基础操作、高级操作到TableauOnline和Tableau Server等，由浅入深，循序渐进，适合各个层次的读者阅读。