啊哈哈哈
任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。因此我把推荐书籍划分成几个段位，更便于大家挑选。
Part 1 | 入门版
适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
- 深入浅出数据分析 ：HeadFirst 类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。
- 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，对职场了解亦有一定帮助。
- 赤裸裸的统计学 ：作者年轻时是个追求学习意义的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，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。
Part 2 | 进阶版
具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。
- 精通 Web Analytics 2.0 ：此书虽老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义，现在纸质书只能上淘宝买旧书了。
- 深入浅出统计学 ：Headfirst 类书籍，可以帮助你快速了解统计方面的知识。
- 数据化管理：洞悉零售及电子商务运营 ：讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理，但大道归一，可适用于很多行业。
- MySQL 必知必会 ：这本也是我当年学习 SQL 的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL 是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮 这个技能点。
Part 3 | 高阶版
更高阶的数据相对来说专业性较强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。
- 决战大数据 ：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。
- 精益数据分析 ：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
整体而言，数据分析工作对综合能力要求是较高的，想做好这份工作不是一时半会的事，需要耐心，多思考，多实践，多总结。祝愿看到这个回答的同学，都能在成为专业的数据分析师的道路上前程似锦。
匹诺曹的乌托邦
建议先搭好学习框架，然后逐部分学习
仅推荐我自己看过的书给你参考，希望能帮助到你
1.首先搭好框架，学习数据分析包含两个方面，数据分析思维和数据分析技能
数据分析工作可以简单归纳为如下的步骤和顺序：
1. 明确目的和思路-》2.收集数据-》3.数据处理-》4.数据分析-》5.数据展现-》6.撰写数据分析报告-》7.应用解决行业问题
如上7个部分，1、6、7需要你的数据分析思维，2、3、4、5需要你的数据分析技能
下面我将分别从以上两个方面来推荐相关的书籍
2.学习数据分析思维的书籍
首推《深入浅出数据分析》,这本书也是我个人的数据分析入门书，本书重在培养数据分析思维，从个人认识和思想准备上慢慢进入数据分析这一行。虽说本书在数据分析案例和内容上，侧重商业运营数据分析，与现在较火的互联网数据分析有点出入，但数据分析思维是一致的，基本遵循运营业务出现问题》通过数据分析发现问题》解决问题，然后根据试行结果来不断迭代，通过反馈来完善这一过程。另外本书还涉及到不少数据分析的方法，初读可以不用过分深入，了解即可
《谁说菜鸟不会数据分析》，由国内作者编写，对小白非常友好，以职场数据分析新手的背景故事展开，可读性强。读完本书可以对数据分析在工作流程和细节有基础认识，采用Excel作为数据分析工具，大大降低了初学者的学习门槛，本书重点在零售行业等的数据分析过程，从获取数据到撰写报告，都有详细的介绍和建议。
《增长黑客》，是知名的互联网产品，运营读物，主要通过案例讲解互联网产品如何通过数据分析的方法来运营产品，和迭代产品，讲述了数据分析如何在互联网行业带来效益和价值，证明了数据的强大作用。同样，书中也涉及了部分技术细节，但初学者不必深究，重点关注数据分析的思路。
《精益数据分析》，以创业公司的角度来看点数据分析在公司创业过程中的作用，以较高的角度从市场，产品，环境等大方面来讲述数据分析在公司成立初期的关键几年的重要作用，强调了互联网公司要以数据驱动业务。对初学者可以当做故事书来看，若看的时候能够结合融会前几本书的数据分析思维就最好了。
2.学习数据分析技能的书籍
Excel建议可以看看视频教程，边看边操作效果较好
《SQL基础教程》，本书可以作为SQL的入门教程，亮点在于本书在讲解每个知识点时会同时讲解语句在不同数据库中的异同，有很好的指导作用，每部分还有相对应的习题，由浅入深，练习案例丰富，看书时一定要跟做联系题！另外个人建议，初学时可以先选定一种数据库，如互联网公司用的较多的Mysql, 学习时可只关注mysql中sql语句的写法，避免自己产生混乱。
学习sql还有《sql必知必会》，简短精悍，全是干货，若时间紧迫，可以看这本，平时也可以用来当工具书查阅。
《利用Python进行数据分析》，目前应用较广的数据分析编程语言就是Python，本书可以让你在学习时关注于Python在数据分析中的应用，大大节约了时间成本和精力，因为Python功能太多了，我读的PDF文件，可快速查阅较方便，注意在看书时同样要手敲代码，尽量将书中代码自己手打一边运行看看效果，talk is cheap.
数据分析中还涉及到不少统计学的知识，入门可以看看《赤裸裸的统计学》，本书基本没有公式，可读性强，通过生活中的例子介绍统计学知识，通俗易懂，基础的统计学知识囊括其中，结合实例还能让你了解统计学在生活中的应用。
统计学进阶《商务与经济统计》，大部头，很多经济学专业的专业课用书，着重强调商业应用中的统计学知识，同样没有过深的数理原理统计知识，不会令人望而生畏。拥有大量案例和习题，很适合学习统计学知识。
最后，希望你能顺利入行数据分析，学无止境，谢谢！
数据Talk
一定要问问自己，自己是否适合数据分析
数据分析是当下十分火爆的岗位，被各种自媒体称为低门槛，高工资的岗位，但我想说的是真正的数据分析师绝非你所想象的那样只会Python或者是SQL，更重要的是对业务的思考与剖析。
那么自学数据分析的时候，最重要的也是最基本的当属SQL语句了，这里为你推荐一本书，作为数据分析师可能你不需要完成对SQL的维护与开发，但也要会最基本的增删改查和跨表查询。
然后就是必要的技能，统计分析了，这里可以去大学生mooc上看录播课，老师的讲解比较细致并且有详细的知识点和课后问题，很适合恶补自己的统计学知识。
当你有了一定的统计学基础并且熟悉了SQL语句后，这时候你可以尝试学习一些工具了，为你的数据分析先铺好路，可以从Python入手，学习成本很低，这里推荐一本书：
这本书也是我经常看的一本书，难度比较低内容十分丰富，很适合学习基础知识。
当你掌握这些技能的时候，你已经可以做一名数据分析助理了，后面你还需要更多的时间去沉淀，学习更多知识，需要掌握更多的数据分析模型、数据分析思维、业务能力、建模能力....
最后祝早日踏进理想行业，从事理想工作。
