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阅读建议：本文和大家分享一些，数据分析不同模块的优秀书籍，均为小火龙看过的，仅个人观点。如果有推荐的其他书籍，也欢迎私信交流。
01数据分析思路篇
「思路篇」内容相对偏轻松，作为数据分析的入门菜，帮助大家吊起对数据分析的兴趣，对于新同学会有比较大的帮助。
《深入浅出数据分析》「难度：1星」：此书为「深入浅出」系列书籍之一。通过大量图片及有趣的案例，形象生动的展示了什么是数据分析，帮助大家在脑海中初步构建数据分析框架。
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》「难度：1星」：此书为「谁说菜鸟不会数据分析」系列书籍之一。介绍了数据分析的基本方法及应用过程，通过Excel为例进行阐述，同时展示了数据分析在职场中的价值。
《数学之美》「难度：2星」：作者吴军博士将高深的数学原理，通过通俗易懂的方式讲述出来，让非专业同学也能领略数学带来的魅力。例如：上学时学过的概率论与数理统计，都会在书中有所体现。
《用数据讲故事》「难度：2星」：本书围绕数据可视化，和大家讲述如何利用数据，选择合适的图表，输出有说服力的结论，从而达成有效沟通的目的。
《数据化管理》「难度：2星」：本书以零售业为背景，讲述了如何将数据方法论融合在具体的业务场景中，形成数据化管理模型，从而帮助企业提升效率。虽然业务场景是零售业，但万变不离其宗，我们可以探索其中的本质。
02数据分析方法篇
「方法篇」推荐书籍，可以帮助大家提高数据分析能力，针对不同方向系统性学习。
《关键迭代：可信赖的线上对照实验》「难度：3星」：关键迭代是我看过的讲解AB实验比较清晰的一本书。作者根据微软、亚马逊、谷歌和领英运行的两万多个对照实验为基础，对实验的方法论和应用落地做了全景的介绍，同时兼顾了理论基础及案例输出。
《增长黑客-如何低成本实现爆发式成长》「难度：2星」：作者肖恩·埃利斯（SeanEllis）于年提出了“增长黑客”一词，被称为“硅谷增长之父”。本书介绍了用户增长的流程及原理，以用户生命周期为时间轴，结合案例，讲述了各个阶段的注意事项。
《硅谷增长黑客实战笔记》「难度：2星」：通过书名「实战笔记」应该也能感觉出来，本书更加偏向于干货总结。确实，本书的内容比较偏实战，并且每章最后都附有可直接调用的表格模板，准备实操的同学建议学习一下。
《精益数据分析》「难度：3星」：本书以六种商业模式为例，挖掘不同商业模式中，数据需要