任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论，而最底层则是数据分析的解决方案或者具体的操作方法。我把数据分析的推荐书籍划分成三个段位，便于大家渐进式学习。
数据分析入门版
入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。
入门版推荐书籍
《深入浅出数据分析》：O’Relly出版的HeadFirst （深入浅出）系列书籍之一，书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动，可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。
《谁说菜鸟不会数据分析》：本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程，并且以Excel表格为例进行了案例阐述。同时本书还介绍了数据分析在职场的意义，可以帮助职场小白快速上手。
《赤裸裸的统计学》：作者年轻时是个追求学习的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。
同样类似的书籍还有《统计数字会撒谎》，这本书知名度要高点，通过揭露“虚假数字信息”来帮助大家理解背后的统计学原理。
数据分析进阶版
进阶版具有一定的行业针对性，要求分析者具备一定的数据分析常识和业务理解；适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理等人群。
进阶版推荐书籍
《精通 web analytics 2.0》：Analytics将点击流网站分析工具与定性数据、测试与试验以及竞争情报工具相结合，从而推演出详尽的网站战略以及操作层方案。此书虽老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义，现在国内只能买到二手的旧书。
与此类似的有《网站分析实战》，是国内一本讲网站分析的书，没有上面经典，但胜在新出，很多案例和理念都有及时的更新。
《深入浅出统计学》：与上面的《深入浅出数据分析》同属于Headfirst系列书籍，运用充满互动性的真实世界情节，帮助读者快速了解统计方面的理论知识。
《数据化管理》：黄成明著，讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理，但大道归一，可适用于很多行业，当时依据里面的理念规划了美团外卖面向 BD 的数据产品。
《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。
《互联网增长的第一本数据分析手册》：全书以增长为主题。这本手册介绍了互联网创业企业增长方法论、互联网数据分析的常见方法（趋势、转化、留存、实时、分群、细查、热图）、细分行业（如SaaS、互联网金融、电商等）的应用。
数据分析高阶版
更高阶的数据分析相对来说专业性就强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。
高阶版推荐书籍
《决战大数据》：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。
《精益数据分析》：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南，精华且实用，我之前写过读书笔记《华尔街日报是这样做数据可视化的》，可供大家参考。
《数据仓库经典教程》：网上有人整理出来的资料，优点是简单明了，不像正常的数据仓库教材厚厚一本。
当然，数据分析是一门很深的学问，我也只是窥得冰山一角。要想做好数据分析必须具备多方面的技能：需要看清数据的价值并且懂业务，需要熟知数据分析的方法论，同时也要熟练掌握数据分析软件的操作。在学习上面数据分析推荐书籍的同时，不断在实践中加深自己的理解，用数据来驱动业务和客户增长。
