啊哈哈哈
任何一個技能的學習，都有從淺到深的過程，數據分析也不例外。因此我把推薦書籍劃分成幾個段位，更便於大家挑選。
Part 1 | 入門版
適合對數據分析的入門者，對數據分析沒有整體概念的人，常見於應屆畢業生，經驗尚淺的轉行者。
- 深入淺出數據分析 ：HeadFirst 類的書籍，一向淺顯易懂形象生動，可以對分析概念有個全面的認知。
- 誰說菜鳥不會數據分析：不僅講解了一些常見的分析技巧，並附帶 Excel 的一些知識以及數據分析在公司中所處的位置，對職場瞭解亦有一定幫助。
- 赤裸裸的統計學 ：作者年輕時是個追求學習意義的學霸，後來自己從統計學中發掘了很多可以應用到生活的地方。這也是本書的主旨，結合生活講解統計知識，生動有趣。可以避免統計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥。
Part 2 | 進階版
具有一定的行業針對性，要求具備一定的分析常識，適合網站分析師，商業分析師以及數據產品經理。
- 精通 Web Analytics 2.0 ：此書雖老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鑑意義，現在紙質書只能上淘寶買舊書了。
- 深入淺出統計學 ：Headfirst 類書籍，可以幫助你快速瞭解統計方面的知識。
- 數據化管理：洞悉零售及電子商務運營 ：講解在企業中應用數據的例子，讀完受益匪淺，裡面舉的很多例子都很接地氣。雖說偏向於零售業管理，但大道歸一，可適用於很多行業。
- MySQL 必知必會 ：這本也是我當年學習 SQL 的入門書，薄冊子一本，看起來很快。SQL 是個性價比很高的技能，簡單而強大。任何想進一步提高自己數據分析技能的產品/運營/分析師 同學，都建議點亮 這個技能點。
Part 3 | 高階版
更高階的數據相對來說專業性較強了，如涉及到企業內部數據治理，數據結合的業務分析，數據可視化等。當然，還有數據挖掘算法之類的更深入的東西，這塊沒有研究就不瞎推薦了。
- 決戰大數據 ：阿里巴巴前數據副總裁車品覺老師所著，講解了阿里巴巴在企業內部治理數據過程中的心得，所講“存-通-用”數據管理三板斧和“從數據化運營到運營數據”，字字珠璣，可堪借鑑。
- 精益數據分析 ：此書優勢在於將企業分成了幾個大的行業類別，並分門別類的講解了每個行業的商業模式特點及分析技巧，對使用者的分析能力要求較高，且必須具備相應的業務知識。
整體而言，數據分析工作對綜合能力要求是較高的，想做好這份工作不是一時半會的事，需要耐心，多思考，多實踐，多總結。祝願看到這個回答的同學，都能在成為專業的數據分析師的道路上前程似錦。
匹諾曹的烏托邦
建議先搭好學習框架，然後逐部分學習
僅推薦我自己看過的書給你參考，希望能幫助到你
1.首先搭好框架，學習數據分析包含兩個方面，數據分析思維和數據分析技能
數據分析工作可以簡單歸納為如下的步驟和順序：
1. 明確目的和思路-》2.收集數據-》3.數據處理-》4.數據分析-》5.數據展現-》6.撰寫數據分析報告-》7.應用解決行業問題
如上7個部分，1、6、7需要你的數據分析思維，2、3、4、5需要你的數據分析技能
下面我將分別從以上兩個方面來推薦相關的書籍
2.學習數據分析思維的書籍
首推《深入淺出數據分析》,這本書也是我個人的數據分析入門書，本書重在培養數據分析思維，從個人認識和思想準備上慢慢進入數據分析這一行。雖說本書在數據分析案例和內容上，側重商業運營數據分析，與現在較火的互聯網數據分析有點出入，但數據分析思維是一致的，基本遵循運營業務出現問題》通過數據分析發現問題》解決問題，然後根據試行結果來不斷迭代，通過反饋來完善這一過程。另外本書還涉及到不少數據分析的方法，初讀可以不用過分深入，瞭解即可
《誰說菜鳥不會數據分析》，由國內作者編寫，對小白非常友好，以職場數據分析新手的背景故事展開，可讀性強。讀完本書可以對數據分析在工作流程和細節有基礎認識，採用Excel作為數據分析工具，大大降低了初學者的學習門檻，本書重點在零售行業等的數據分析過程，從獲取數據到撰寫報告，都有詳細的介紹和建議。
《增長黑客》，是知名的互聯網產品，運營讀物，主要通過案例講解互聯網產品如何通過數據分析的方法來運營產品，和迭代產品，講述了數據分析如何在互聯網行業帶來效益和價值，證明了數據的強大作用。同樣，書中也涉及了部分技術細節，但初學者不必深究，重點關注數據分析的思路。
《精益數據分析》，以創業公司的角度來看點數據分析在公司創業過程中的作用，以較高的角度從市場，產品，環境等大方面來講述數據分析在公司成立初期的關鍵幾年的重要作用，強調了互聯網公司要以數據驅動業務。對初學者可以當做故事書來看，若看的時候能夠結合融會前幾本書的數據分析思維就最好了。
2.學習數據分析技能的書籍
Excel建議可以看看視頻教程，邊看邊操作效果較好
《SQL基礎教程》，本書可以作為SQL的入門教程，亮點在於本書在講解每個知識點時會同時講解語句在不同數據庫中的異同，有很好的指導作用，每部分還有相對應的習題，由淺入深，練習案例豐富，看書時一定要跟做聯繫題！另外個人建議，初學時可以先選定一種數據庫，如互聯網公司用的較多的Mysql, 學習時可只關注mysql中sql語句的寫法，避免自己產生混亂。
學習sql還有《sql必知必會》，簡短精悍，全是乾貨，若時間緊迫，可以看這本，平時也可以用來當工具書查閱。
《利用Python進行數據分析》，目前應用較廣的數據分析編程語言就是Python，本書可以讓你在學習時關注於Python在數據分析中的應用，大大節約了時間成本和精力，因為Python功能太多了，我讀的PDF文件，可快速查閱較方便，注意在看書時同樣要手敲代碼，儘量將書中代碼自己手打一邊運行看看效果，talk is cheap.
數據分析中還涉及到不少統計學的知識，入門可以看看《赤裸裸的統計學》，本書基本沒有公式，可讀性強，通過生活中的例子介紹統計學知識，通俗易懂，基礎的統計學知識囊括其中，結合實例還能讓你瞭解統計學在生活中的應用。
統計學進階《商務與經濟統計》，大部頭，很多經濟學專業的專業課用書，著重強調商業應用中的統計學知識，同樣沒有過深的數理原理統計知識，不會令人望而生畏。擁有大量案例和習題，很適合學習統計學知識。
最後，希望你能順利入行數據分析，學無止境，謝謝！
數據Talk
一定要問問自己，自己是否適合數據分析
數據分析是當下十分火爆的崗位，被各種自媒體稱為低門檻，高工資的崗位，但我想說的是真正的數據分析師絕非你所想象的那樣只會Python或者是SQL，更重要的是對業務的思考與剖析。
那麼自學數據分析的時候，最重要的也是最基本的當屬SQL語句了，這裡為你推薦一本書，作為數據分析師可能你不需要完成對SQL的維護與開發，但也要會最基本的增刪改查和跨表查詢。
然後就是必要的技能，統計分析了，這裡可以去大學生mooc上看錄播課，老師的講解比較細緻並且有詳細的知識點和課後問題，很適合惡補自己的統計學知識。
當你有了一定的統計學基礎並且熟悉了SQL語句後，這時候你可以嘗試學習一些工具了，為你的數據分析先鋪好路，可以從Python入手，學習成本很低，這裡推薦一本書：
這本書也是我經常看的一本書，難度比較低內容十分豐富，很適合學習基礎知識。
當你掌握這些技能的時候，你已經可以做一名數據分析助理了，後面你還需要更多的時間去沉澱，學習更多知識，需要掌握更多的數據分析模型、數據分析思維、業務能力、建模能力....
最後祝早日踏進理想行業，從事理想工作。
