最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
市面上很多数据分析类的书籍，90%的内容都可以在互联网上搜到。相比较，一些聚焦各行业的数据分析类书籍，还更有用。
数据分析有一套很有名的书——机械工业出版社华章分社出版的“数据分析与决策技术丛书”，内容聚焦不同行业，例如广告行业、金融行业、电商行业等，结合业务案例背景，注重实战，由国内大厂的技术专家出品，可借鉴学习性极强。
当然还有一些经久不衰的，陪伴了几代数分人的外版书。本文就给大家总结推荐一些数据分析类好书。
01 《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》
推荐语：《Python编程：从入门到实践》《零基础学Python》《利用Python进行数据分析》学习伴侣，用好Python必备。
内容简介：这本书全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。
02 《电商流量数据化运营》
推荐语：知名专家宋天龙新作，流量运营教科书，低成本、大批量、高质量流量引入，含大量案例、数据源和代码。
内容简介：这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。
03 《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》
推荐语：提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT。分为基础篇、实战篇、提高篇，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行详细的讲解。
内容简介：Python数据分析与挖掘领域公认经典。畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。
04 《Python金融数据挖掘与分析实战》
推荐语：云创大数据（上市公司）总裁撰写，零基础学会金融数据挖掘，配有案例、视频、代码、数据、习题及答案。
内容简介：金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。
05 《Python广告数据挖掘与分析实战》
推荐语：广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统讲解广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代码。
内容简介：一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。
06 《金融商业数据分析：基于Python和SAS》
推荐语：腾讯云等资深数据架构师、商业分析师20年经验，全流程讲解金融数据分析思路、方法、技巧，快速入门到精通。
内容简介：这是一本金融商业数据分析的实战工具书。作者都是在金融行业有10~20年数据分析经验的资深专家，他们将多年来的项目经验、培训和咨询经验融合成了这本书。它将指导读者零基础掌握金融数据分析的工具、思路、方法和技巧，快速实现从入门到进阶的突破。
07 《ECharts数据可视化：入门、实战与进阶》
推荐语：ECharts官方推荐，系统全面、由浅入深、注重实操，带领读者快速从新人到高手。
内容简介：这是一部ECharts的实战手册，内容系统而全面，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。
08 《利用Python进行数据分析（原书第2版）》
09 《社交网站的数据挖掘与分析（原书第3版）》
内容简介：数据科学家、分析师和程序员将学习如何在Jupyter Notebook或者Docker容器中使用Python代码分析社交媒体中的真知灼见。
10 《数字营销分析：消费者数据背后的秘密（原书第2版）》
推荐语：数字营销策略指南，将消费者数据转换为可操作的、有价值的知识的完整动手教程。
内容简介：本书全面分析介绍了数字营销领域，不仅对新平台、新指标、新的度量方式进行了详细解析，而且通过多种数字营销案例对工具在解读消费者行为方面的全过程应用进行了详细地描述，同时对市场上不同类别的工具进行了简要推荐介绍。
11 《数据分析即未来：企业全生命周期数据分析应用之道》
推荐语：本书融合了数据科学、设计思维和组织理论，全方位阐释如何高效达成高水平企业级数据分析能力。
内容简介：本书旨在为数据分析生命周期提供一个全面和实用的指南，并着重于为组织打造行之有效的数据分析能力。
12 《商业数据分析（原书第2版）》
推荐语：实践价值突出的商业数据分析书。
内容简介：本书提供了商业分析的全景式内容，包含描述性、预测性和规定性分析，这在其他任何书中不曾涵盖。本书提供循序渐进的指导，帮助学生学习Excel及其功能强大且使用便利的插件，如用于数据挖掘的XLMinder和用于优化与仿真的AnalyticSolverPlatform。
