1、《茆詩松概率論和數理統計》
1.1、《商務經濟統計學》
茆詩松更偏向嚴謹的論斷和課堂式的學習，比較適合正在學校的或者剛出學校的學生。如果想快速了解常用的商用概率論和數理統計知識的話，這本是比較不錯的選擇，該了解的概率論和數理統計知識都能在上面找到，甚至作為茆詩松的補充都綽綽有餘。
2、線性代數
普通高校教材即可，能理解矩陣的運算、特徵值等思想即可、作為工具書碰上了再翻閱
1、spss
1.1、《應用多元統計分析》-朱建平
這本不僅介紹了常見的資料分析和資料探勘方法的spss操作，比如判別分析、聚類分析、因子分析、相應分析、典型相關分析和多維標度法等。更重要的是介紹了各種方法的背後原理和計算公式。
2、r2.1、《統計建模與r語言》《r in action》二選一，熟悉r語言的基礎操作
2.2、《機器學習與r語言》
以例項方式清楚地講解了如何運用r語言進行常用的機器學習方法建模以及相應的調參，機器學習方法包括：近鄰分析、樸素貝葉斯、決策樹、線性回歸、神經網路、支援向量機、關聯規則、k均值聚類等。而且包括模型效能的評價和提高模型效能的方法等。
3、python
python作為未來一階段內主流的語言，無論是作為爬蟲、資料探勘還是處理資料都是相當強大的工具。
3.1、《python程式設計-從入門到實踐》
零基礎的完美級入門教材，從基礎語法到製作乙個遊戲再到web應用程式，perfect。
3.2、《利用python進行資料分析》
日常資料處理和熟悉python不同資料分析的包
3.3、《機器學習實戰》
用python作機器學習，會比r能實現的功能更多
3.4、《從零開始學python網路爬蟲》
爬蟲是網際網路分析必備技能
4、excel
不必專門買書了，常用的功能和函式即可。
常用的聚合函式、vlookup函式和資料透視表，養成良好的資料分析習慣。比如sheet1存放raw_data、sheet2存放加工資料和sheet存放視覺化圖表等。總之excel作為r/python的補充還是相當有必要的。
5、sql
5.1、計算機等級考試的
二、**
花一周半的時間看完並且通過即可，那兩本書和真正的商業應用比較脫節，不過作為sql的入門還是比較不錯的，可以讓你短時間內熟悉sql的方方面面，經常有人買了sql的入門書籍半年後還是只會寫簡單的"select * from table_name limit 1;"。
5.2、《hive程式設計指南》
基本上網際網路公司用的都是hadoop等，有hadoop使用經驗對於找到合適的資料分析實習還是有很大幫助的。
1、《資料探勘導論》
不僅有資料預處理的一些介紹，還包括常用的資料探勘方法原理。
2、《機器學習》
大名鼎鼎的西瓜書。
3、《統計學習方法》
高階書。
4、《統計學習基礎 資料探勘、推理與** 》
*高階書。
1、《web analytics》
**分析，以資料驅動決策
2、《實用資料分析》
4、資料結構（相當重要但是我暫時還沒看，所以放在四中，應該單獨成一類）
了解資料分析師，轉行資料分析師，成為資料分析師
有人說，資料分析師就是分析資料的人唄。有人說，資料分析師是從浩如煙海的資料中發掘價值的淘金者。有人說，資料分析師是對蒐集到的資料進行整理 分析，在依據所屬行業提出的要求進行研究 評估和 的人。有人說，資料分析就是在一些大資料裡面進行統計，歸納還有對這些資料進行挖掘，發現資料裡面的潛在價值 那麼到底什...
seo資料分析師
一 好奇心強烈好奇心人皆有之，但是作為seo資料分析師，這份好奇心就應該更強烈，要積極主動地發現和挖掘隱藏在資料內部的真相。seo資料分析師的腦子裡，應該充溢著無數個 為什麼 為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果不是預期的那樣等等。這一系列問題都要在進行資料...
資料分析師認識
今天與同事聊到如何入手做乙份資料分析專題，詢問了整個製作流程，這也讓想要入門的人有個學習的地方。在做資料分析之前，需要具備資料分析基礎知識，比如基本定義 維度，指標等概念 以下製作專題五部曲流程 第一步，跟客戶確認需求，專題的目標是什麼 第二步，採集基礎資料，包括使用者基本資訊，使用者pv等 第三步...