1000位产品经理推荐的数据分析书

本期书单推荐包含【入门篇】、【进阶篇】、【高玩篇】，适用于不同层次的产品人。

每个篇章包括：开篇的【书籍汇总清单】、每本书的【内容概要】、【PMCAFF咖友辣评】。

请大家对号入座，收好最适合自己的修炼秘籍吧~

▍入门篇

1、《谁说菜鸟不会数据分析》437人推荐

书籍简介：

《谁说菜鸟不会数据分析》基于通用的Excel工具，在8个章节中，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。

咖友辣评：

@涛声不旧GrowingIO 产品经理

《谁说菜鸟不会数据分析》不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带 Excel 的一些知识以及数据分析在公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。

2、《深入浅出数据分析》416人推荐

书籍简介：

《深入浅出数据分析》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：数据分析基本步骤、实验方法、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；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。

咖友辣评：

@浪八圈。网易 产品

首先，刚开始在要研究数据分析时，整个脑子都是懵的，不过在读到这本书时，却感觉数据分析还挺有有意思的，这本书是类似于“章回小说”的活泼生动形式，让数据小白们，诠释了数据分析的基本步骤，实验方法，最优化方法/假设检验法/贝叶斯统计法/等等方法论，还有更重要的是数据分析整理技巧，这个太重要了。

3、《深入浅出统计学 》 73人推荐

书籍简介：

《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区 间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP 考试范围。

4、《大数据时代》 70人推荐

书籍简介 ：

维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。

本书的核心在于大数据预测，并在书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。

5、《深入浅出SQL》 25人推荐

书籍简介：

《深入浅出SQL》带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL(影印版)》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。

6、《统计学方法与数据分析引论》 22人推荐

书籍简介：

本书内容分为8个部分，共20章，分上下两册，各章均有大量习题。作者使用实例来引入主题，并把统计概念和实际问题联系在一起进行讲解，介绍了统计数据的收集和分析过程，讨论了如何解释数据分析的结果，并专门讲述了如何写数据分析报告。

▍进阶篇

1、《精益数据分析》 333人推荐

书籍简介：

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。并通过30多个案例分析，深入展示了如何将六个典型的商业模式应用到各种规模的精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式中，找到企业增长的第一关键指标。

咖友辣评：

@zzjc数据分析 用户运营

在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。

2、《R语言实践》 266人推荐

书籍简介：

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。

咖友辣评：

@建明_李上海筑想科技 SaaS产品经理

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。

3、《利用python进行数据分析》 181人推荐

书籍简介：

本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。

由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

咖友辣评：

@此地无寅无二之旅 后台产品经理

《利用Python进行数据分析》这本书是Pandas的模块作者写的书，比较全，也很好入门。附录中的python语言精要部分，适合多看几遍。里面言简意赅的总结了python这门语言最高频使用到的一些语言要点。

4、《统计学》 67人推荐

5、《游戏数据分析的艺术》 53人推荐

书籍简介：

《游戏数据分析的艺术》是中国游戏界第一本系统讲解了如何对游戏行业的数据进行分析的书籍。作者是来自TalkingData等国内顶尖的数据分析机构和西山居的资深数据分析专家。本书从不同的业务角度对游戏数据进行了详细剖析，包括：游戏数据分析相关的指标、方法论、内容挖掘、数据挖掘、软件使用、游戏设计、运营策划、渠道推广、收入解读、用户分析和留存分析等。

6、《网站分析实战》 47人推荐

书籍简介：

《网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值》以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。

不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。

咖友辣评：

@枭灵 趣分期 高级数据产品经理

这本书是我工作第二年看的，当时正在梳理流量模型，汇总流量需求。后来换工作，这本书不见了，我又买了一本，京东就有实体书，但是kindle电子书并没有呢。

因为看的比较久了，所以就说一下直观的感受吧：可以提供给一个对流量不是太明白的人，一个清晰全局的认识。什么是PV，一般怎么记录的，有几种方式；什么是UV，什么是session，什么是来源，如何track什么的，分好多章节，图文并茂，非常直观生动（我记得我还做了笔记的）。对分析师和产品来说这本书应该非常好用。

但是也有缺点。这本书讲的是基于PC的（我记得是，讲了很多google analytics）。

和现在的APP的流量、事件统计方式不太一样。H5应该和PC差不多，但是还是有差异。所以，感觉有一点点落后。如果现在能有一本书出来，把PC、H5、APP的流量统计分析，都讲清楚，就非常好了~~~

7、《用户体验度量度》 34人推荐

书籍简介：

有效地测量任何产品的可用性都需要选择和使用正确的度量．并要有效地利用它所揭 示出来的信息。《用户体验度量》首次介绍了相关实用资料．可以使可用性从业人员和产品开发人员完成这种测量。作者把几十个种度量整理成六类：绩效、基于问题的、自我报告式的、Web导航、综合性的／派生的， 以及生理／行为的。他们对每一种度量都进行了考察，并认真考虑了收集、分析和呈现这些数据的最佳方法。他们对使用任何技术来测量任何类型产品的可用性都提供了步进式指导。

8、《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》 30人推荐

书籍简介：

日常工作中经常使用图表，但是如何增强图表的表现力，将信息快速准确的传达给读者呢？本书提供类很多法则、规范和常识，通过循序渐进的指南和清晰简洁的图形，为每个人展示如何使用不同的技术来雄辩地、有效地传达消息。

9、《概率论与数理统计》 23人推荐

书籍简介：

《概率论与数理统计》内容包括初等概率计算、随机变量及其分布、数字特征、多维随机向量、极限定理、统计学基本概念、点估计与区间估计、假设检验、回归相关分析、方差分析等。书中选入了部分在理论和应用上重要，但一般认为超出本课程范围的材料，以备教者和学者选择。

10、《数据挖掘与数据化运营实践》 23人推荐

书籍简介：

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》的作者在书中结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。

▍高玩篇

1、《数学之美》 281人推荐

书籍简介：

本书把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 —— 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。

咖友辣评：

@数据转产品互联网视频 数据运营

吴军的《数学之美》，个人觉得是给人启发最深的书籍，最大的启发就是如何将商业问题转化为数学问题，看后茅塞顿开，本书定位为科普类书籍，作者将高深的数学原理讲得通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新等。说白了就是数学怎么应用到商业决策中去。

2、《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》 267人推荐

书籍简介：

本书涵盖核心的数据挖掘技术，包括：决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等。此外，还提供了数据挖掘最佳实践、数据挖掘的最新进展和一些富有挑战性的研究课题，极具技术深度与广度。配套网站www．data-miners．com／companion提供了每章的练习和用于测试各种数据挖掘技术的数据。

3、《流量的秘密》 158人推荐

书籍简介：

《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》讲述了安装和配置Google Analytics最实用的技术，目标很明确：将最大化网站潜力所需要的知道奉献给读者。通过了解网站的访客，你可以如手术刀般精准地调整网页内容和营销预算，以期获得更佳的投资回报率。

《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》适合市场营销人员、网站管理员、网站决策人员，还有所有对网站营销有商业兴趣的人。

4、《数据可视化之美》 47人推荐

书籍简介：

《数据可视化之美》内容简介：可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。

咖友辣评

@JoannaLEE企业服务 产品经理

《数据可视化之美》可视化把信息作为艺术品展现，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，让老板一脸懵逼而且对你不明觉厉，然后兴高采烈地让你赶快开发、上线推广。

5、《集体智慧编程》 46人推荐

书籍简介：

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。

6、《麦克拉夫商务与经济统计学》44人推荐

书籍简介：

《麦克拉夫商务与经济统计学(原书第10版)》在每章结合例题与练习给出了利用SPSS、MINITAN和Excel进行各种统计分析的程序步骤，使得学生能够很容易利用SPSS、MINITAN和Excel完成各种统计分析的运算。通过这种点击式的程序操作，学生可以直观地看到一些比较复杂的统计分析的实现过程。

7、《 R数据分析——方法与案例详解》38人推荐

书籍简介：

《R数据分析——方法与案例详解》中每个知识点尽量从实际的应用案例出发，以问题为导向，在解决问题中学习统计方法、R 语言的基本使用以及编程技巧，涵盖R 数据结构、函数与优化、抽样模拟、统计分析、假设检验、回归分析、统计绘图和R 包制作等内容。

8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》28人推荐

书籍简介：

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维在大公司销售、商品、电商、数据等具体的业务场景中的利用，详细解释了如何搭建数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。

9、《数据化决策》28人推荐

书籍简介：

本书兼具实用性、可读性与趣味性，展示了丰富而精彩的量化案例和令人拍案惊奇的简便测算方法，专注于量化不确定性、风险和数据价值，提供基于已知数据就能准确决策。

10、《机器学习》28人推荐

书籍简介：

《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。

11、《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》28人推荐

书籍简介：

《移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准》通过7大营销――LBS位置营销、APP移动营销、O2O线上线下营销、QQ社交营销、微信互动营销、微博手指营销、二维码扫描营销进行深入讲解，并从10大行业――餐饮、住宿、交通、通信、零售、电商、旅游、影视、金融和游戏领域精选典型代表，通过技巧＋方法＋案例的模式，帮助读者快速掌握移动大数据的精髓。

来源：PMCAFF产品经理社区

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原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：1000位产品经理推荐的数据分析书