眾所周知，數據分析經常出現在我們的日常生活中，各行各業都需要數據分析。可你知道什么是數據分析？它在企業里到底扮演什么角色？以及如果我們自己也想擁有數據分析的能力，以便更好的滿足數據分析的需求，我們該怎么辦？
今天小億給你介紹一個保姆級別的規划，即一份書單，幫助大家自學數據分析。先上一個思維導圖，方便大家收藏。（最后附帶一些相關學習網站，方便大家學習）
我們先來看看數據分析的工作流。
看了數據分析工作流程圖，我們可以大致總結出要想做好數據分析所需要的一些基本技能能力。
1.統計學知識；
2.SQL、Excel、Python等數據分析工具；
3.邏輯思維，分析方法。
現在了解了流程與所需技能，接下來我們就來對每本書進行細致的說明，幫助各位按需選擇。
一、基礎概念篇——統計學
數據分析在某種意義上就是統計的更進一步。沒有統計學知識，就做不了數據分析。因此我們首先要學習統計學知識。推薦兩本統計學書籍。《深入淺出統計學》與《商務與經濟統計》。
1.從0到1：《深入淺出統計學》
為什么是它？借用一位讀者的評價“我家的貓都喜歡這本書！”
推薦理由：書名已經很好地表現出了這本書的優點——“深入淺出”。什么是統計？什么是眾數、異常值、四分位數？幾何分布，泊松分布，二項分布又是什么？如何對數據進行預測？預測數據和置信區間又有什么關系？這些詞語很可能讓你頭大，也可能讓你回憶起大學概率論與數理統計的不太美妙經歷。但是沒關系，忘記這些煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
2.《商務與經濟統計》
推薦理由：這本書與上一本書相比，在知識上有了更進一步的深化，並且全書覆蓋了所有統計學基礎知識難度也有了一定的提高，但本書最大的優點就是極為全面的介紹了常用的數據分析方法和統計學方法，且向讀者展示了統計學在商務和經濟中的實用性，讓你在“有什么用，怎么用”不在那么迷茫。
二、分析工具篇
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟件。很多人覺得Excel比較low，說出去不那么高大上。但是Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
（1）《Excel高效辦公數據處理與分析》
推薦理由：神龍工作室編著的這本Excel指導書，很詳盡的介紹了Excel的排序、篩選，函數，圖表以及數據透視表的使用。並且也用了幾個章節來結合業務進行實操，比如趨勢分析、描述分析、對比分析、相關分析等。本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
（2）《別怕，Excel函數其實很簡單》
推薦理由：本書用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel常用的一部分函數的計算原理和應用技巧，包括邏輯運算、日期與時間運算、文本運算、查找與統計運算等，還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。同時本書適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並制作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀，小白需謹慎！
2.SPSS
SPSS為IBM公司推出的一系列用於統計學分析運算、數據挖掘、預測分析和決策支持任務的軟件產品及相關服務的總稱。你可以看到有許多數據分析崗位要求會SPSS，但是SPSS並沒有你想的那么神秘！自學沒有想象的那么困難。
推薦書籍《量化研究與統計分析》，記住：一定要是重慶大學出版社的版本
推薦理由：SPSS有很多書籍教學，許多真的是一言難盡，小編就買過某些比較坑的，不點名批評了。但是這本書框架清晰，最關鍵是的——內容詳細，充分的實操。小編一直認為工具類教材沒有實操就是耍流氓。這本書基本可以手把手教你，當然，請先把統計學基礎打好。
3.SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
（1）《SQL基礎教程》
推薦理由：本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
基於標准SQL編寫，明示各RDBMS（PostgreSQL DB2 MySQL Oracle SQL Server）的差異，讓你學起來不再困惑。
（2）SQL進階：《SQL進階教程》
推薦理由：放在前面，本書不適合小白！本書適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
（3）SQL輔導書籍
推薦理由：本書最大的特點是實例豐富，便於查閱。有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
4.Python
現在到了Python，Python在互聯網上可以說是熱詞了，網上很多關於Python做數據分析的推薦，並且標上小白可入門，但是很多都是建立在已經有編程基礎的小伙伴上，教會你如何去分析，並不是真真意義上的小白。
（1）《Python編程，從入門到實踐》
推薦理由：本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學。同時所需的軟件也是免費的，可以直接去圖靈社區下載。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
（2）《利用Python進行數據分析》
推薦理由：不像別的編程書一樣，從盤古開天辟地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那么頻繁的模塊也就沒有講。
學完這本書，相信對於一般的數據處理和清洗已經不在話下了。閱讀本書可以獲得一份關於在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
5.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
（1）《R語言入門與實踐》
推薦理由：本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。書中涵蓋R語言編程的方方面面，內容涉及R對象的類型、R的記號體系和環境系統、自定義函數、if else語句、for循環、S3類、R的包系統以及調試工具等。本書還通過示例演示如何進行向量化編程，從而對代碼進行提速並盡可能地發揮R的潛能。
（2）《R語言實戰》
推薦理由：這本書非常的系統，分為入門，基本方法，中級方法，高級方法，技能拓展幾大部分，循序漸進的介紹R語言，書中包含的知識點非常多，而且也比較全面。最好的一點是，本書配套有案例代碼，可以直接運行，這對於學習計算機語言類的技能是非常有幫助的。
（3）《R數據可視化手冊》
推薦理由：R一個重要的應用——數據可視化，首先這本書是全彩色的，能進一步幫助你體驗數據可視化的的效果。同時本書提供了150多個技巧，借助這些技巧，科學家、工程師、程序員和數據分析師無須梳理出R繪圖系統的全部細節就可以快速繪制出高質量的圖形。每個技巧解決一個特定的問題，讀者可以將這些技巧應用到自己的項目中。書中還包含圖可視化設計的擴展內容。讀者只要對R語言有基本的了解，就可以開始使用這本簡單易用的參考書。
三、綜合類
沒錯，到這里給大家介紹一些綜合性很強的書，這些需要一定的綜合數據處理能力才能開始學習。
1.《深入淺出數據分析》
推薦理由：前文已經說到，書如起名，深入簡出，但是這本書類似“章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現出色的數據分析人員應會的技術。並且圖多字少，輕松入門。同時使用大量邏輯性極強的的思維導圖，化大問題為小問題，環環相扣，拆解龐雜數據。怎么提升銷量、怎么分析a門店比b門店好、怎么進行細分分析和對比分析......小編在讀完這本書之后，跟着Acme在重重挑戰之下，對數據分析有了一個清醒的認識，相信你讀完后也一定會有令自己滿意的收獲。
2.《數據分析：從入門到進階》
注意事項：本書適合有志於從事數據分析工作或已從事初級數據分析工作的人士自學，也可作為產品經理、運營人員、市場人員、對數據分析感興趣的企業高管以及創業者的參考用書。
推薦理由：本書由一線數據分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數據分析工作中常用的數據分析方法與工具。本書包括5章內容，分別是數據分析入門、數據分析——從玩轉Excel開始、海量數據管理——拿MySQL說事兒、數據可視化——Tableau的使用、數據分析進階——Python數據分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業真實場景的案例，幫助讀者在提高數據處理技能的同時加深對數據分析思維的理解。
四、思維邏輯篇
1.數據思維
數據分析不是某個固定的職位，而是人工智能時代的通用能力，更是一種思維模式——用數據說話！你會看到各行各業的招聘中都會要求應聘者具備數據分析能力。所以，具備數據分析能力可以極大地提升你在職場中的競爭力。在這里，給大家推薦再推薦一本思維導向的書籍《數據分析思維》
推薦理由：很多人掌握了數據分析工具（如Excel、SQL、Python等），面對工作還是不知道如何展開分析，經常會遇到下面這些問題：
（1）手里拿了一堆數據，卻不知道怎么去利用；
（2）業務部門不滿意，總覺得你分析得不深入；
（3）准備面試或找到新工作后，不知道如何快速找到該行業的業務知識。
為了幫大家解決這些問題，本書“方法篇”介紹了數據分析中常用的業務指標、分析方法以及如何用數據分析解決問題的步驟。“實戰篇”講解了如何應用第一篇的方法來解決工作中的問題，讓你既有方法，又有一定的實戰經歷，從而幫助你更好的幫你簡歷數據思維。
2.邏輯思維
我們做數據分析需要匯報，最后的分析結果要讓聽眾理解意會，要讓管理層信服，這時候就需要我們語言的邏輯能力。我們用數據說話，要讓別人聽得清清楚楚，明明白白，不然不就浪費了自己的分析？接下來推薦的這本書很多人都聽過，小編並不介意再將它拿出來，《金字塔原理》
推薦理由：這本書可以幫助我們思考問題，我們做數據分析，是要帶着目的去分析的，不能為了分析而分析，這就要求我們提高結構化思維能力，化繁為簡。同時數據分析工作最后要求我們匯報，如何匯報才最有效果？才能讓自己的分析結果更好地傳達？讓自己匯報更具有說服力？這些都是需要進行訓練的，顯然《金字塔原理》就是你武裝自己的利器！
五、結語
到這分享就要結束了，學無止境，在這小億祝大家在數據分析的學習上都取得理想的進展。如有補充，歡迎各位在評論區留言。
相關學習網站：
1. github.com/pypa/pipenv
2. programcreek.com/python/
3. pythondoc.com/
4. reddit.com/r/Python/
5. py.checkio.org/
6. w3cschool.cn/r/
7. https://www.statmethods.net/index.html
8. github.com/search?