学数据分析需要什么基础，从入门到精通：互联网数据分析的书籍清单

如果不喜欢看视频学习学数据分析需要什么基础，看书籍也是一个很好的选择。毕竟纸质感的书籍允许我们在上面写写画画，做读书笔记和归纳总结。

但是做读书笔记的时候要注意，不要在第一遍的时候归纳知识点，因为第一遍的时候什么都不会就很容易变成抄书了。

回归正题，推荐几本经典的数据分析书籍，这几本书都不会很深奥，但对学习数据分析一定有帮助。

1.《深入浅出数据分析》

这本书非常浅显易懂，以类似“章回小说”的活泼形式向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；

其中统计知识如果不会可以跳过，这个需要有部分统计学基础，建议从头开始系统性的学习。

2.《利用Python进行数据分析》

大家都知道Python的应用领域非常广泛，不仅可以爬虫，在数据可视化、以及数据分析还有人工智能库领域应用也比较多。像我就是用Python做的数据分析，这本书里面有大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法，可以说是Python领域中技术计算的权威指南。

看这本书籍需要掌握Python的基础知识，建议还要学习一些Python爬虫。

3.《精益数据分析》

这本书更侧重于商业的数据分析和数据模型，他展示了如何用数据分析验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。里面有30多个案例分析，说白了就是如何实现用数据驱动增长。

这本书学习的不是知识和技术，我们需要从中学习的是他们数据分析的思维模式以及其中的商业模型。更简易偏向金融类数据分析领域的数据分析人员学习。

这是一个非常好的问题，在当前的大数据时代，首席数据官（CDO）对于企业未来的发展具有越来越重要的意义，相对于传统的CTO和CIO来说，CDO的作用在大数据和智能化时代会有更加积极的意义，尤其是对于传统行业企业来说，更是如此。

CDO通常有三大任务，其一是数据采集渠道的建设，这是CDO要完成的核心任务之一。数据采集渠道通常涉及到传统信息系统（ERP）、物联网系统和互联网，其中互联网信息采集还涉及到移动端。CDO在建设信息采集渠道的过程中，一方面要与CIO合作，另一方面还需要考虑企业的业务发展需求。

其二是搭建数据分析平台，数据分析是CDO需要掌握的核心技术之一。在当前的大数据环境下，数据分析的知识体系越来越健全，涉及到云计算、大数据平台，同时也需要具有一定的统计学基础。目前数据分析的常见方式有两种，一种是统计学分析方式，另一种是机器学习分析方式，这两种数据分析方式通常CDO都要掌握。另外，数据分析平台的搭建是一个系统的过程，要根据企业的整体信息化建设框架来进行规划，尤其要考虑到企业的业务特点，否则容易出现信息孤岛问题。

其三是搭建数据应用平台。相对于数据分析平台来说，数据应用平台更注重数据分析对于企业运营的指导价值，这涉及到各种决策的制定。如果说数据分析的过程更注重技术的运用，那么数据应用平台则需要CDO具有较强的行业知识和管理知识。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

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