本篇目录：
- 1、数据可视化分析有哪些好书值得推荐?
- 2、提高数据分析能力必读书籍推荐
- 3、数据分析入门经典书籍推荐
- 4、自学数据分析需要看哪些书的
- 5、利用python进行数据分析哪本书好点?
- 6、做数据分析运用场景不得不看的好书
数据可视化分析有哪些好书值得推荐?
《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。
《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。
《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程，试验办法，最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。
提高数据分析能力必读书籍推荐
《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。
《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。
《为数据而生》书中分别阐述在大数据0、大数据0和大数据0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
《谁说菜鸟不会数据分析》《一本书学会做数据分析》《深入浅出数据分析》《Exce12007公式，函数与图表》《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》《Excel VBA从入门到精通》等等。
数据分析师的必读书单：分析思维 《金字塔原理》分析思维首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人说它晦涩难懂，我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌，本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。
《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。
数据分析入门经典书籍推荐
1、今天小编就给大家带来了数据分析入门经典书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。
2、《精益数据分析》本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品，以及行进企业知名度。
3、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
4、《MySQL必知必会》如果你需要在工作中用到 SQL，还是更推荐《MySQL必知必会》，这本书的知识点覆盖是更全面的，简明扼要的风格也方便随时查阅。
5、第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。
6、数据分析入门版 入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。
自学数据分析需要看哪些书的
1、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根柢进程，试验办法，最优化办法/假定查验法/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。
2、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
3、《数据挖掘导论(无缺版)》本书全面介绍了数据挖掘，包括了五个主题：数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术，然后一章谈论高档概念和算法。
利用python进行数据分析哪本书好点?
1、《数据结构与算法 Python 版》：这门课由北京大学的陈斌教授主讲，适合有 Python 基础的人进一步学习数据结构和算法。
2、首先看《Python编程：从入门到实战》这本书。
3、比如：适合初学者的Python书籍《Python编程：从入门到实践》埃里克·马瑟斯的这本《Python编程：从入门到实践》是一本快速，全面的Python语言入门教程，适合初学者，他们希望学习Python编程并能够编写出有用的程序。
4、《Python编程：从入门到实践》 本书是一本针对所有层次的python读者而作的Pvthon入门书。 《流畅的Python》 整本书都在强调如何最大限度地流畅的利用Pvthon标准库。
做数据分析运用场景不得不看的好书
《谁说菜鸟不会数据分析》《一本书学会做数据分析》《深入浅出数据分析》《Exce12007公式，函数与图表》《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》《Excel VBA从入门到精通》等等。
数据分析入门：《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。
本书得到了国内数据分析大咖秋叶、范冰、邓凯的推荐。《数据之美：一本书学会可视化规划》故步自封、浅显易懂地道出了数据可视化的进程和思维。
作为数据分析师，如果仅仅安于现状，不注重自我行进，那么，不久的将来，你很或许成为公司的“人肉”取数机，影响往后的工作生计。《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。
《数据仓库经典教程》：网上有人整理出来的资料，优点是简单明了，不像正常的数据仓库教材厚厚一本。当然，数据分析是一门很深的学问，我也只是窥得冰山一角。
到此，以上就是小编对于数据分析必看的书籍的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
