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00 序言

近期，收到一些同学的私信，针对数据分析方向，希望小火龙推荐一些书籍。这里，帮助大家汇总了数分相关的一些优质书籍，同学们可以按需获取！

01 数据分析方向

1、《数据分析实践：专业知识和职场技巧》

本书内容由浅至深，以轻松的问答形式讲解数据分析的必备技能，配合丰富的案例，帮助同学们搭建网状分析体系。

整体内容丰富扎实，涵盖：数据埋点、数据仓库、指标体系、归因分析、预测分析、AB实验、产品分析、用户增长、汇报总结、职业规划、求职面试等。

02 AB实验方向

2、《关键迭代：可信赖的线上对照实验》

关键迭代是我看过的讲解AB实验比较清晰的一本书。作者根据微软、亚马逊、谷歌和领英运行的两万多个对照实验为基础，对实验的方法论和应用落地做了全景的介绍，同时兼顾了理论基础及案例输出。

03 用户增长方向

3、《硅谷增长黑客实战笔记》

通过书名「实战笔记」应该也能感觉出来，本书更加偏向于干货总结。确实，本书的内容比较偏实战，并且每章最后都附有可直接调用的表格模板，准备实操的同学建议学习一下。

04 统计学方向

4、《深入浅出统计学》

本书摒弃枯燥的讲解，以生动有趣的方式呈现统计学知识，其内容涵盖：假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。同时，丰富的实例与清晰的图表相结合，让复杂概念变得简单易懂。适合于非数学专业同学阅读，相对入门。

05 工具方向

5、SQL：《SQL基础教程》

本书介绍了关系型数据库以及用来操作关系型数据库的SQL语言应用方法，通过大量示例讲解操作步骤，同学们可以通过Demo亲自动手解决问题，循序渐进，从基础概念到实际应用。

6、Excel：《Excel最强教科书》

本书的优势在于完整且清晰。从痛点出发，讲述了Excel需要掌握的知识及技巧。一本书让你对Excel有较深入的了解，剩下的就是多多实操了。

7、Python：《利用Python进行数据分析》

本书的优势在于将功能与代码相结合，并且每块内容都解耦开，代码不会很长，易于阅读。核心定位于数据分析，因此主要讲解Pandas、Numpy、Matplotlib这三个数据分析库的应用。正如书名，学习过此本书的同学，基本就可以实现利用Python进行数据分析了。

8、R：《R语言实战》

本书全面的讲述了R的核心应用点，内容非常全面。从安装R开始，到每一个模块的细节内容都涵盖在内。但由于此书相对比较厚，因此需要一些时间，边看、边实战、边吸收。

9、Tableau：《人人都是数据分析师》

本书是入门书籍，主要介绍了Tableau的核心功能，包括数据连接与编辑、图形展示与编辑功能、地图分析、交互分析与数据挖掘、图标集成整合与分享发布等主要内容，方便大家快速掌握数据分析方法与技术。

10、Linux：《鸟哥的Linux私房菜：基础学习篇》

此书为「鸟哥的Linux私房菜」系列书籍开篇。此本书也是朋友推荐的，因为当时需要应用Linux操作系统，总体感知是讲解的比较清晰，且标注了需注意的细节。对于初识Linux的同学来说比较友好。

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