10本书让你成为数据分析大佬
推荐下数据分析的10本书，从入门到高级进阶，读完你就是数据分析大佬了？
一、入门部分
（1）《深入浅出数据分析》（Head First Data Analysis）
这是无数人推荐的基础入门书，我觉得认字就能读懂。读懂就能理解上手。这是你开始数据分析的基础，是你开始数据分析思维的开始，他将会知道你走进数据、理解数据。对于将来更好运用数据思维有超大帮助。基础必读。
（2）《资料之美：优雅资料解决方案的幕后秘籍》（Beautiful Data: The Stories Behind Elegant Data Solutions）
这本书还是很艺术的，绝对不会让你感到这是很难啃的一本书，同样的这本书的知识结构依然很浅显，不过也已经脱离了基本的概念叙述，有了一定的代码编写需要，大概就是“Hello world”这种开始，不会感到吃力。这本书的站位已经是一个数据工程师，思维角度已经脱离最基本的入门理解。相信读完此书会在入门的基础上有进一步提升。
（3）《赤裸裸的统计学》（Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data）
这本书的副标题:是除去大数据的枯燥外衣,呈现真实的数字之美，一般一本书加上xx学都是十分恢弘与学术枯燥的。但是当xx学前面再加一个无厘头的赤裸裸时，你就知道这本书绝不是真正的学术用书，不过这并不代表此书不具备学术价值，因为本书所要表达的就是将枯燥的学术统计进行简单的概述，将其变为更为平易近人的语言让你理解，从这里就可以看出这是一般站在巨人肩膀上的书，而此书却并不是那么不容易攀登。反而浅显易读。是为数据分析打下坚实基础的必备知识。
（4）《深入浅出统计学》（Head First Statistics）
实际上这本书依然很入门，但是与上一本有部分重叠，并且由于这本是更厚一些，内容更丰富以下，因此放在《赤裸裸的统计学》的后面。这本书简直是百科全书，科普巨作，甚至你都觉得作者啰嗦，明明你所一句我就读懂了，但是作者就是好像怕你不懂。也正因为此，读起来一点不吃力。
二、中极部分
（1）《R语言实战》（R in Action）
上面几本书理解了数据、理解了数据结构分析，站位角度有了全新认知，但距离一个基本合格的数据分析大佬依然不够，最少最少也要掌握了《R语言实战》这本书才算真正入门了。从这本书开始才叫进入了真正的数据，也就是大数据。但在大数据以及R语言中此书依然是入门浅显易懂的。如果可以也行事先补充下R语言的基础知识，然后再读此书，本本书较为全面的介绍了R语言的基本原理与运行构造。具有较高的可操作性，是你进入大数据海洋遨游所必须的游泳技能。
（2）《利用Python进行数据分析》（Python for Data Analysis）
如果你是按照上面书单一点点学过来，这本书似乎很突兀，如果一点python语言不懂，这就尴尬了。好像突然没法进行了。我擦什么是python、为什么要用python来做数据处理。
Python库又是什么鬼，不过我觉得你既然要想成为数据分析大佬了，不能只嘴上说说而不动真格的吧。现在就拿起这本书吧，他不会令你失望。实际上你只要翻一番python的手册这本书就容易啃了，而且是一不小心就吃个小胖子，因为稍有基础你就能完全理解作者所讲，并且此书配备了超多实例，非常容易上手，按着敲敲代码，瞬间自信心爆棚，我擦，我马上就是牛x的数据分析大佬了。
（3）《MySQL必知必会》（MySQL Crash Course）
数据没有存储是没有灵魂的。毫无疑问MySQL不是最好的数据库也是最好的之一，这本书学会了再加上上面的积累，可以说能开始做项目了，是不是有点激动，当然做一个完备的项目这些还是远远不够的。只能说这本书带给你更多个可能，即便是之前你对MySQL并没有什么概念，也很容易拿起来。掌握起来也不是特别难，因为书中内容介绍还是很通俗的并且基础性介绍很全面。在未来的数据使用中数据库是一个必备选项，因此必须做好扎实的基本功，相信这本书能为你做到。
三、高级部分
（1）《精益数据分析》（Lean Analytics:Use Data to Build a Better Startup Faster）
这本书已经基本上不在浅显的介绍概念性的东西，都是直接上手了，而且书中几乎全是案例，大量的实例性代码，让你在各种环境各种配置各种条件中训练更高级的水平。这本书是需要仔细读的，是需要慢慢读的，因为很多东西你读过去一遍好像学到了一点东西，但实际上你并没有全部掌握，再来一遍，再读一遍收获会比前一遍更多。本书的前一部分真的十分推荐太棒了，至于商业模式部分（第2、3部分）比较难读，假设你无所畏惧，或者你认为能跟着思路走你就深入去学，可以学到不少东西。实在学不进去也不必强求。
（2）《ggplot2：数据分析与图形艺术》（Ggplot2. elegant graphics for data analysis）
从R语言角度讲，这还并不是一本多么高级的书，但是应用在数据分析上已经足够。书中例子很多，代码也很实用，这边主要说这本书的数据分析部分，ggplot2是一个十分强大的可视化R包，做数据分析不能仅仅停留在数字上，要让人易懂，让人看的更舒服，之前都是真正的数据，要让数据可视化，让数据真正看起来能提供出有价值的信息。这本书会交给你怎么做。
（3）《数据科学实战》（Doing Data Science）
实战！实战！实战！学会了知识怎么才算会了，当然是实战！从目录中就能看出这本书太贴合实际了，第三章垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理。哈哈哈。还能在贴合实际吗，书中还有数据可视化、社交、数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop等。这里面很多东西都不是说一看就知道的，你必须又一定的相关基础知识。首先数理基础得有，统计学要懂，单单一个 data science就够一般人啃一阵的。算法干货巨多，另外，建议直接读英文原本。
综上，看完上面这一堆书，你果然有了很牛x的知识储备，不过，不过，醒一醒，别相信本文标题，你离数据分析大佬还有很远的距离。。。很远。。。
