知乎的数据报告，知乎大数据推荐

我在最近知道的事情中发现了话题——。 你读了之后大受欢迎的数据分析书是什么？ 3万多人关注这个问题，被扫了251W次。

市面上很多数据分析类的书籍，90%的内容都可以在网上搜索到。

比较起来，以各行业为焦点的数据分析类书籍中，有些更有用。

数据分析有著名书籍——机械工业出版社华章分社出版的《数据分析与决策技术丛书》，内容聚焦不同行业，如广告行业、金融业、电子商务行业等，结合业务案例背景注重实战，由国内大厂技术专家出品，学习性极强

当然，也有陪着几本代数分人的外版书，经久不衰的。

本文总结推荐数据分析类的好书。

01 《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》作者：李庆辉

推荐语： 《Python编程：从入门到实践》 《零基础学Python》 《利用Python进行数据分析》要想学习合作伙伴，必须熟练使用Python。

内容：该书全面涵盖了Pandas用户的普遍需求和痛点，本着实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas进行了全方位的讲解，是初学者系统学习Pandas的难得入门书，经验丰富

02 《电商流量数据化运营》作者：宋天龙

推荐语：知名专家宋天龙新作，包括流量运营教科书、低成本、海量、高质量的流量部署、海量案例、数据源和代码。

简介：这本书系统地介绍了数据在整个市场营销和运营过程中如何起推动作用，并值得为决策提供帮助。

是著名数据分析专家宋天龙厚积薄发的作品，得到了业内众多专家的好评和推荐。

03 《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》作者：张良均谭立云刘名军江建明

推荐语：提供机载环境、源代码、建模数据、教育PPT。

分为基础篇、实战篇、提升篇，从技术理论、工程实践和进阶三个维度详细阐述数据分析和挖掘。

内容： Python数据分析和挖掘领域得到经典认可。

畅销书全新升级，第一版销量超过10万册，被国内100多所高校采用为教材，同时被广大数据科学家奉为经典，是该领域公认的事实标准。

04 《Python金融数据挖掘与分析实战》作者：刘鹏高中强王一凡等

推荐语：云创大数据(上市公司)总裁撰写的零度基点学会金融数据挖掘，附有案例、视频、代码、数据、习题和答案。

内容提要：是金融数据挖掘与分析领域的实战著作，指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。

05 《Python广告数据挖掘与分析实战》作者：杨游云周健

推荐语：由广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统地描述广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代码。

内容：营销与广告数据挖掘与分析实战指南，跨越技术与业务两个维度，理论与实践相结合。

也介绍了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。

06 《金融商业数据分析：基于Python和SAS》作者：张秋剑张浩周大川常国珍

推荐语：腾讯云等资深数据设计师、商业分析师20年经验，全程讲解金融数据分析思路、方法、技巧，快速入门，直至精通。

内容：这是一本金融商业数据分析实战工具书。

作者都是在金融业有10~20年数据分析经验的资深专家，他们融合了多年的项目经验、培训、咨询经验写成了这本书。

通过零度基点了解金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，指导读者从入门到高级突破快速实现。

07 《ECharts数据可视化：入门、实战与进阶》作者：王大伟

推荐语： ECharts官方推荐，系统全面，由浅入深，注重实操，快速引导读者由新人走向高手。

内容简介：这是ECharts实战手册，内容系统全面，由浅入深，能迅速将读者从新人晋升为高手，制作出漂亮的商业水平数据图表。

本书的内容得到了ECharts项目官方核心CommitterPPMC成员的高度评价和推荐。

08 《利用Python进行数据分析（原书第2版）》作者：韦斯麦金尼( Wes McKinney ) ) ) ) ) ) ) ) ) )。

推荐语： Python数据分析经典畅销书，第1版中文版累计销售100000册。

版本2已针对Python3.6进行了全面修订和更新。

内容简介：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗、数据整理等的具体细节和基本要点。

第二版对Python 3.6进行了全面的修订和更新，涵盖了新版本的pandas、NumPy、IPython、Jupyter，增加了许多实际案例，可以有效地解决一系列数据分析问题。

09 《社交网站的数据挖掘与分析（原书第3版）》作者： Matthew，A.Russell，Mikhail，Klassen

推荐语：畅销指南。

指导挖掘隐藏在Twitter、Facebook、Linkedln、Instagram、GitHub等热门社交网站中的丰富数据。

内容简介：数据科学家、分析师和程序员将学习如何在Jupyter Notebook或Docker容器中使用Python代码分析社交媒体的洞察。

10 《数字营销分析：消费者数据背后的秘密（原书第2版）》作者：查克西曼等

建议：数字营销战略指南，用于将消费者数据转换为可操作和有价值的知识。

内容提要：本书全面分析介绍了数字营销的领域，不仅详细解析了新平台、新指标、新度量方法，而且阐述了工具在通过多种数字营销案例解读消费者行为中的全过程应用

11 《数据分析即未来：企业全生命周期数据分析应用之道》作者：格雷戈里s .纳尔逊

推荐语：本书将数据科学、设计思维和组织理论相结合，全面阐释如何有效达到高水平的企业级数据分析能力。

前言：本文档旨在为数据分析的生命周期提供全面、实用的指导方针，重点是为组织构建有效的数据分析能力。

12 《商业数据分析（原书第2版）》作者：杰弗里d .康姆( Jeffrey D.Camm )等

推荐语：实践价值突出的商业数据分析书。

内容：本书提供了业务分析的全景内容。 它包含了描述性、预测性和规律性分析。 这没有包括在其他任何一本书里。

本书为学习Excel及其强大、易用的插件提供了分步指导，包括用于数据挖掘的XLMinder，以及用于优化和仿真的AnalyticSolverPlatform。