推荐一本关于大数据，数据分析类似的书籍
入门数据分析类
师父领进门，修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍，也是检验自己是否真的喜欢数据分析。
从0到1:《深入浅出数据分析》
为什么是它？借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书！”
01 内容简介
以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
02 推荐理由
书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼，这本书与现实世界紧密互动，让你不再只有枯燥的理论，并且将知识图形化，复杂的概念简单化。
经典小黄书：《谁说菜鸟不会数据分析》
是本很好的书，但看过之后，这本书就真一文不值了。
01 内容简介
很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。
02 推荐理由
数据分析的入门极品，但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读，颇有醍醐灌顶之感。
分析工具类
与数据分析相关的工具非常之多，我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们，直接在哔哩哔哩搜索聚数云海，即可找到相关优质课程。
1.Excel
大家常说的Excel，但是不要以为你很会Excel！Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大，在数据量不是很大的情况下，基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍：
《Excel高效办公数据处理与分析》
01 内容简介
根据现代企业决策和管理工作的主要特点，从实际应用出发，介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。
02 推荐理由
本书同时提供了大量需要你做的实例，学而不练是不存在的！
《别怕，Excel函数其实很简单》
01 内容简介
《别怕，Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例，介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理方法，以避免从数据源头就产生问题。
02 推荐理由
适合希望提高办公效率的职场人士，特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员，以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎！
2. SQL
SQL是数据分析的基础，是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书，第一本书零基础入门，第二是进阶，第三本是SQL中的字典，话不多说，我们直接上架。
《SQL基础教程》
01 推荐理由
介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明，让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧，切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题，帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外，本书还将重要知识点总结为“法则”，方便读者随时查阅。
本书107张图表+209段代码+88个法则，是零基础进阶人士必备！
SQL进阶：《SQL进阶教程》
01 推荐理由
本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分，第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者从SQL常见技术，去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平；第二部分着重介绍关系数据库的发展史，把实践与理论结合起来，旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。
本书不适合小白！适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。
SQL辅导书籍
01 推荐理由
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材，由浅入深地讲解了SQL的内容，实例丰富，便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。
有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用，遇到问题可以查找相应内用。
3.Python
“人生苦短，我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码，对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起，咱们先从Python中最最基础的开始。
《Python编程，从入门到实践》
01 推荐理由
本书最大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习，新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进，并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍，有兴趣的话可以去看看，但是请记住，这本书是最核心的。
《利用Python进行数据分析》
01 推荐理由
不像别的编程书一样，从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的，所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。
本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R语言
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的，没有基础的话请谨慎尝试！推荐书籍：
《R语言入门与实践》
01 推荐理由
本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中，教会读者如何将数据存储到计算机内存中，如何在必要的时候转换内存中的数据值，如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。
案例提升类
《活用数据：驱动业务的数据分析实战》
01 推荐理由
是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书，有理论、有方法、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色，同时在思路上清晰连贯，在表达上深入浅出，既能帮助数据分析从业者入门和提升，也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。
《精益数据分析》
01 推荐理由
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。
市面上大数据的书不少，如果只挑一本，哪本值得推荐？
一、整体了解数据分析——5小时
新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?
市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物，
但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
三、学习初级工具——20小时
对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表使用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。
四、提升PPT能力——10小时
作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。
五、了解数据库和编程语言——10小时
这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。
六、学习高级工具——10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。
七、了解你想去的行业和职位——10+小时
这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。
八、做个报告——25小时
你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样)
如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。
对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
有什么比较好的大数据入门的书推荐?
比较好的大数据入门的书有《大数据日知录：架构与算法》。
《大数据日知录：架构与算法》是2014年电子工业出版社出版的图书，作者是张俊林。《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点。
其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。
主要介绍
本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储。
以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的技术有很大的帮助与促进作用。
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