传统的数据分析师的工作重心更多地体现在输出报表、提供分析报告等工作上，基于目前的发展趋势，数据分析师一方面需要强化这部分的技能，另一方面需要不断地学习和提高，掌握新技术，如数据挖掘、数据可视化知识以及R、Python、SQL 等编程语言。

想考数据分析师，一定要学习跨多个领域的内容，因为一个数据分析师要同时具备数据能力、业务能力，还有基本的数据思维方法，参考一些好书，对考取数据分析师相关认证以及数据分析相关能力的提升都会更有帮助！

数据分析入门

1.《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，轻松掌握数据分析的技能，也对职场了解有一定的帮助。

2.《深入浅出数据分析》

数据分析入门第一本。类似于小说的活泼形式，浅显易懂形象生动地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，让读者可以对分析概念有个全面的认知。

Excel基础

1.《Excel图表之道》

告诉读者如何设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。

2.《Excel这么用就对了》

结合大量的企业应用实例，以图文并茂的方式将解决思路和操作过程逐一呈现。

数据分析思维

1.《金字塔原理》

介绍了如何利用金字塔原理使读者理解和运用简单文书的写作技巧；如何深入细致地把握思维的环节，以保证使用的语句能够真实地反映希望表达的思想要点；以及如何在解决问题过程中的不同阶段使用多种框架来组织分析过程，使写作者的思维在实际上进行了预先组织，从而能够更方便地应用金字塔原理。

2.《麦肯锡图表工作法》

从解决问题的需求出发，在金字塔原理、MECE原则、SCQOR故事展开法等基础上，归纳了麦肯锡盛行数十年的图表工作法的技巧，打造了可视化、简单化、精确化的图表武器，让你极快地解决复杂的问题，走出工作困境。

统计学

1.《深入浅出统计学》

用最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。但所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的，比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到；比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，都是关于数据分析的统计学知识，帮助你快速了解统计方面的知识。

2.《赤裸裸的统计学》

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。

3.《统计学习方法》

统计学习方法是计算机及其应用领域的一门重要学科。这本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法。叙述力求从具体问题或实例入手， 由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。

4.《统计学：从数据到结论》

它是国内第一本没有用数学而涉及了几乎所有统计标准课程的模型的教科书。让读者不用推导或背诵与统计有关的数学公式，就可以应用统计这个工具。

5.《商务与经济统计》

本书既可作为MBA、大学本科生和研究生的教材，也可供从事工商及行政管理和经济分析的人士参考，主要在抽样和统计方法领域。

6. 《统计学方法与数据分析引论》

本书有大量习题，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。

数据分析进阶

1.《精益数据分析》

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。

2.《数学之美》

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。

数据挖掘

1.《数据挖掘导论（完整版）》

本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。

2.《数据挖掘概念与技术》

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。

3.《数据挖掘与数据化运营实战：思维、方法、技巧与应用》

目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地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

数据可视化

1.《数据可视化之美》

在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。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。

2. 《鲜活的数据：数据可视化指南》

先后介绍了如何获取数据，将数据格式化，用可视化工具（如R）生成图表，以及在图形编辑软件（如Illustrator）中修改以使图表达到最佳效果。本书介绍了数十种方法（如柱形图、饼图、折线图和散点图等），以创造性的视觉方式生动讲述了有关数据的故事。翻开本书，思维之门会豁然大开，你会发现有那么多样的手段去赋予数据全新的意义！

3.《用数据讲故事》

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。本书得到了国内数据分析大咖秋叶、范冰、邓凯的推荐。

4.《数据之美：一本书学会可视化设计》

循序渐进、深入浅出地道出了数据可视化的步骤和思想。让我们知道了如何理解数据可视化，如何探索数据的模式和寻找数据间的关联，如何选择适合自己的数据和目的的可视化方式，有哪些我们可以利用的可视化工具以及这些工具各有怎样的利弊。