在互联网企业中，数据的作用不言而喻。要让数据真正地赋能业务，不能仅仅依靠数据分析师“单打独斗”。
数字化决策“土壤”的形成需要数据分析师、产品经理、运营人员、市场人员以及决策管理者等共同努力。在一家希望依靠数据赋能业务的企业中，虽然并不要求每个人都是数据分析师，但每个人都需要了解一些数据分析知识，培养依靠数据做决策的习惯。
数据分析能力的提升需要全员参与，每个人都应该掌握一定的数据分析技能，比如数据收集、数据清洗、数据可视化等。只有这样，企业才能真正实现数字化转型，提升决策水平，推动业务发展。
从个人角度来讲，在数字化转型的今天，每个人也都应该具备一定的数据分析知识和技能。掌握数据分析技能可以帮助人们更好地理解和利用数据，指导工作决策，提升工作效率和业务发展。
例如，通过数据分析可以更好地了解客户需求，优化产品设计和营销策略，提高客户满意度和市场竞争力。此外，数据分析也可以帮助发现问题并做出改进，促进持续改进和创新。
学习数据分析对于现代职场人士来说至关重要。
今天小异为大家推荐11本数据分析精品好书，分为入门和进阶两组：
对于完全不了解数据分析，希望学习数据分析以赋能自己工作的同学，建议先看入门书单；
对于已经了解数据分析基础知识的专业数据分析师，可以直接看进阶书单。
此外，小异也列举了6本介绍在专业场景下应用数据分析的书，附在书单最后。
入门篇
《数据分析实战：方法、工具与可视化》
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十余年数据老兵经验凝结，全彩印刷，案例翔实。
本书用通俗易懂的语言讲解数据分析的方法、工具和技巧。读者可以学会轻松地处理数据，高效地完成数据分析工作。适合产品经理、运营人员、市场营销人员，以及初级数据分析人员阅读。
《数据分析咖哥十话：从思维到实践促进运营增长》
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零基础也能玩转数据分析？咖哥教你如何培养数据分析思维！
本书以案例的形式介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素，系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识。以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。
本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读，也适合相关专业的师生阅读。
《跟李锐学Excel数据分析》
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“跟李锐学Excel”公众号爆款课程同步图书，Excel数据分析一本搞定。
李锐20年实战经验的总结、提炼，汇集了职场人在实际工作中常见的需求。书中结合具体场景，以实例的形式讲解Excel 常用技术，能够帮助读者有效提高工作效率。跟李锐学Excel，高效工作、快乐生活。
本书内容翔实、图文并茂，包含丰富、专业的实用技术，不但适合零基础“小白”阅读，而且适合有一定经验的职场人学习。
《数据分析通识》
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阿里巴巴一线数据分析工程师力作，人人看得懂、用得上的数据分析书。
本书从数据开始，到数据处理与可视化，到业务数据分析与建模，再到数据与人工智能应用的结合等，通过大量的实例，把数据建模与数据分析讲解得通俗易懂，帮助大家快速成为数据分析实战高手。书中有着大量来自一线大厂的实例，佐证数据分析和数据建模的理论和方法。理论结合实际，拒绝空谈，对职场数据相关从业者很有帮助。
《从Excel到Power BI：财务报表数据分析》 + 《从Power BI到 ：企业级数据分析实战》
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微软认证MVP、“BI使徒”公众号创始人雷元作品，来自微软的一线数据分析经验分享。
《从Excel到Power BI：财务报表数据分析》
微软MVP专门为财务知识零基础的初学者和非财务专业人士编写的实用财务报表分析案头书。既是Excel 和 Power BI 的应用指南，又是财务报表和股票估值的分析教程。
本书为培养“财务+BI”思维和财务报表的BI分析技能提供系统性知识梳理，力争非财人员通过一本书从培养思维到学会用BI工具分析财务报表。全书的分析数据均来源于真实市场。
《从Power BI到 ：企业级数据分析实战》
越来越多的企业已经或者正在将本地IT系统升级到云端，这其中就包括将本地 迁移到Azure 的过程。
本书是第一本详细解析本地与Azure 企业级数据分析解决方案的图书。从工具安装与配置、数据获取与清理、模型搭建与部署、高级开发工具与应用等角度，为数据分析人员、企业 IT 人员提供专业的 BI 数据工程知识。
本书由微软认证MVP、微软DATA&AI资深云架构师联合打造！微软大中华区副总裁邓赟、微软大中华区全渠道事业部CTO徐明强、技术总监王盛麟、 “ 工坊”创始人赵文超联袂推荐！
《Power BI零售数据分析实战》
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全面讲解如何将Power BI应用于零售业务领域的实战指南。
作者曾获“微软Power BI全国可视化大赛”零售行业特别奖，拥有从门店业务到商品规划到会员管理10年以上全面零售分析经验，精通于搭建各类零售分析模型解决实际业务问题，拥有丰富的传统零售企业数字化转型经验。
本书详细介绍如何利用 Power BI 从运营管理分析、商品管理分析、会员管理分析这三大板块和在13个高频应用场景进行零售数据分析的思路和技术实现，其中包括每个场景中的业务问题痛点、技术构建思路、综合运用Power BI 及DAX 制作可视化分析图表的过程。
进阶篇
《数据分析（第2版）》
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一本书教你如何使用处理和操作数据，并完成复杂的分析和建模。
拥有许多强大的程序库，已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。
书中介绍了众多的模块，例如、、-learn和NLTK。同时，本书还介绍了如何与外部环境（例如R、、C/C++和Boost库）进行交互。
本书借助NumPy和来学习数据的各种操作，介绍如何从各种数据源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存储和检索数据。此外，我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化，以及信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等高级主题。
本书示例丰富、简单易懂，非常适合对语言感兴趣或者想要使用语言进行数据分析的读者参考阅读。
《从0到1：数据分析》+ 《从0到1：数据可视化》
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保姆级数据分析和可视化教程，适合零基础初学者，系统讲解NumPy、、数据分析“三剑客”和、、三大主流可视化库！
▮源自极具人气的绿叶学习网教程。
▮超大内容量，保姆级教程，非理工科专业也能看得懂。
▮此系列教程被众多院校与机构选作核心教材。
▮通俗易懂，风趣幽默，适合零基础初学者，无痛掌握新知识。
▮课件PPT+配套网站+源码素材+配套练习+技术问答。
《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》
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一本将永远改变你对统计看法的书，用正确的方法让你的数据有意义。
本书简明扼要地指出了现代科学研究中常见的错误统计方法，帮助你理解这些统计错误产生的原因，并且告诉你如何检查研究中隐藏的错误，以及如何避免这些统计错误，从而掌握正确使用统计的方法。
对于科学家来说，阅读这本简明、有说服力的指南，可以帮助你做出正确的统计研究；对于统计学家来说，请将本书推荐给你认识的每一个人！
阅读本书并了解统计中常见的错误，是迈向正确统计的第一步！
《数据科学与大数据分析：数据的发现、分析、可视化与表示》
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数据存储巨头EMC公司的集体智慧结晶，详细剖析数据科学家职责与应备技能。
本书涵盖了数据科学涉及的行为广度以及所使用的方法和工具，内容侧重于任何行业和技术环境中都会用到的概念、原理和实际应用，并通过开源软件来分析案例，以帮助读者更好地理解。
本书将帮助你：
▮成为数据科学团队中的一名贡献者；
▮部署结构化的生命周期方法来分析数据问题；
▮应用合适的分析技术和工具来分析大数据；
▮学习如何用数据来讲一个动人的故事，以推动商业行为；
▮备考EMC 数据科学家认证。
《数据分析师典型面试题精讲》
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大厂资深数据分析师，手把手带你从入门到入职。
本书作者均为来自大公司的数据分析师或商业分析师，全面聚焦数据分析师面试题，所有题目均来自实际面试环节与实际工作场景，注重讲解出题套路、解题思路和原理。
本书适合想转行做数据分析的职场人士、想毕业后从事数据分析及相关工作的在校学生，以及对数据分析感兴趣的读者。
专业场景下的数据分析
《R语言医学数据分析实战》
华中科技大学同济医学院余松林教授作序推荐，包含大量的R程序示例和图形。
本书作者具有很好的数学基础，长期在医学院校讲授医学统计学，具有丰富的教学经验。在介绍统计方法时，本书没有拘泥于烦琐的细节，读者可以很容易地看到问题的本质和整体结构，并很快获取重要信息。
书中配有大量的案例解析和程序示例，每一章都配有练习题，书末附有习题的参考答案。示例和习题解答的源程序可以从异步社区下载，同时配套提供彩图。函数名的索引附在书后以方便读者速查。
《医学数据分析入门》
医学统计入门书，强调实战和应用，提供源码下载，附带习题和答案。
本书结合医学数据，系统地介绍如何利用 进行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。
书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 绘制的图形，所有代码均在 3.8.5 环境下运行通过。书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。
《金融大数据分析（第2版）》
详解金融大数据，将人工智能应用于金融开发的实战指南。
本书向开发人员和量化分析人员介绍了使用程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。
▮与金融：交互式金融分析与程序开发入门。
▮基本知识：学习数据类型与结构、NumPy、及其类、面向对象编程。
▮金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的技术与程序库。
▮算法交易：使用来验证和部署自动算法交易策略。
▮衍生品分析：开发灵活、强大的期权、衍生品定价和风险管理程序库。
《R语言金融分析与建模》
通过丰富的金融数据和案例，展示R语言在数据分析方面的强大功能。
本书系统地介绍了R语言的包与编程方法，并通过丰富的金融案例展示了R语言在金融分析和金融建模方面的应用。本书从R语言基础、金融模型及基础知识、数据及相关操作、R语言在金融建模中的应用和R语言高级技能等主题出发，全面讲解了R语言在金融量化中的应用和技巧。
本书适合从事金融数据分析、金融量化建模的读者学习。通过阅读本书，读者将了解全球化的金融市场数据，学习多样的金融建模思想和解决方案。
《基于的金融分析与风险管理（第2版）》
众多金融高管及教授联合推荐的金融科技经典教程。
伴随着金融数字化、科技化和智慧化的快速推进， 在金融领域的应用日新月异。本书聚焦 在金融分析与风险管理方面的应用，旨在通过更丰富的金融产品、更广泛的量化模型、更完备的金融示例以及更高级的软件版本，为读者提供更加高效、便捷的 金融解决方案。
《Excel金融建模：预测、估值、交易和增长分析》
通过金融建模实践和Excel实操技巧，帮助读者掌握金融建模。
金融建模是许多金融从业者需要具备的核心技能。
本书将Excel用于金融建模实践，囊括了丰富的案例和操作演示，力求帮助读者了解金融建模场景中常用的Excel工具，解决金融领域的预测、估值、交易、数据分析等业务难题。
书中自带大量 Excel 金融数据应用场景，案例中的操作描述紧凑且干货满满。读者可以借助随书提供的配套数据表格和彩色图片，跟随书中提示，逐步进行实践操作。
本书适合金融及财务方向的从业者阅读，对企业并购、估值建模等具有参考价值，是一本实用的工具书。
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