为如何学习数据分析而苦恼？
只要有正确的学习方法
数据分析也可以变得既简单又有趣！

NO.1
《三张表格走天下：菜鸟也会Excel数据分析（第2版）》
胡子平 编著

Excel是分析和处理数据的利器，而数据是Excel的核心。

本书围绕”参数表、基础表和汇总表”之间的三表关系，创新提出”三张表格走天下”的观点，从数据本身出发，详细解析参数表、基础表和汇总表的数据关系，运用数据透视功能，实现”一表变多表”的神奇转换，进而轻松完成各种数据处理与分析任务。

本书的重点在于解析Excel的三表关系，帮助大家从”基础表”的数据特性入手，让表格的分类回归到数据本身，只有这样，才能冲破固有的分析思路，掌握最根本的制表心法。

NO.2
《Excel BI之道：从零开始学Power工具应用》
零一 著

初次接触Excel BI时都会为之惊叹，灵活、方便、高效！

本书主要介绍Excel 2016的3个BI组件Power Query、 Power Pivot和Power Map。 在微软的BI体系中，Power Query和Power Pivot是Excel BI和Power BI共同的组件， 因此本书用大部分篇幅着重介绍这两个组件， 列举了多个业务场景的实例， 使读者轻松掌握Excel BI。

NO.3
《白话统计》
冯国双 著

一本书如果没有作者自己的观点，而只是知识的堆叠，那么这类书是没有太大价值的。尤其在当前网络发达的时代，几乎任何概念和知识点都可以从网络上查到。但是有一点你很难查到，那就是统计分析的思路和观点。在本书中，你可以获得这些思路和观点。尽管这些观点未必是所有人都认可的，但根据笔者多年的分析经验，它们在实践中通常是奏效的。

凝结了作者十多年来对统计分析的理解，对各种方法的介绍采用全新的理念和思路，不再是介绍方法本身，而是试图将各种方法之间的联系阐述清楚；不再是介绍方法如何计算出结果，而是尽量说明方法背后的思想。

NO.4
《Python数据分析入门：从数据获取到可视化》
沈祥壮 著

本书作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。本书目的是让初学者不论对数据分析流程本身还是Python语言，都能有一个十分直观的感受，为以后的深入学习打下基础。

本书内容涵盖数据的获取（即网络爬虫程序的设计）、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。书中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。本书重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来完成工作而非专注于Python语言语法等原理的讲解。

NO.5
《Python数据分析从入门到精通》
张啸宇 李静 编著

对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。本书就是这样一本循序渐进的书。

本书共3篇14章。第1篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。

本书内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者必备的参考书。