整理一下目前接觸過的有助於提升資料分析思路的書。這些書閱讀門檻比較低，不需要非常專業或高深的數學理論，而且和業務問題掛鉤，大概能反映實際工作中的分析流程。
1、《如何用資料解決實際問題》點評：以“汽車銷售下降”這個問題的分析案例貫穿全書，講講資料分析每個步驟需要注意的事項，對於初階和中階的資料分析從業者都有較好的指導意義。
2、《統計數字會說謊》點評：借鑑此書的思路不僅可以看資料分析報告裡有沒有“騷操作”，也可以用來鑑別假新聞或者謠言。
3、《赤裸裸的統計學》點評：一部分的內容和《統計數字會說謊》差不多，還有一部分內容更偏統計學知識，閱讀難度不高
4、《精益資料分析》點評：這本書的要點是理解不同業務模式的流程，以及選擇合適的指標來評估業務
5、《IBM SPSS資料分析與挖掘實戰案例精粹》點評：本書提供了諸多商業分析案例，每個案例的分析思路均按照CRISP-DM流程來分步講解，非常值得學習
6、《矽谷增長駭客實戰筆記》曲卉點評：在業務背景下，資料分析需要怎麼去輔助產品運營活動，怎麼去建立指標體系，怎麼去評估活動的效果；
7、《活用資料：驅動業務的資料分析實戰》陳哲點評：這本書主要內容是怎麼用資料分析輔助決策，e.g. 調查問卷設計、使用者偏好分析、品牌建設分析、定價、規模預測、渠道評估等；
8、《資料化管理：洞悉零售及電子商務運營》黃成明點評：以零售下的業務場景，看”人貨場“的分析，零售是典型的業務，其中的分析方法、思路也可以用到其他業務場景
9、《Python資料分析與資料化運營 》宋天龍點評：這本書的理論和實操都很不錯，內容涉及的都是高頻的資料分析問題，書的價格也不貴，就內容和價效比而言，可以秒殺市面上大部分資料分析的影片課了
10、《資料化決策》點評：中譯本是原書第2版，最新是第3版，書關注的主題就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以選擇相應的方法或指標來衡量的，不過，量化的目的並不是計算出精準的數字，而是減少不確定性或最佳化問題；
11、《解決問題的三大思考工具》點評：這本書基本和資料分析沒多大關係，主要內容是涉及到邏輯思考、橫向思考、批判思考這3種思考方式，並提供了每種思考方式下細分的思考框架。在作者看來——邏輯思考是是基於現狀推匯出達到目標的解決方案，橫向思考則是聚焦於最終目標同時考慮達到該目標的多種可能性，批判思考則是對目標的再次稽核以確定目標背後真正的問題以及這個目標是不是真的目標。
整理一下目前接觸過的有助於提升資料分析思路的書。這些書閱讀門檻比較低，不需要非常專業或高深的數學理論，而且和業務問題掛鉤，大概能反映實際工作中的分析流程。
1、《如何用資料解決實際問題》點評：以“汽車銷售下降”這個問題的分析案例貫穿全書，講講資料分析每個步驟需要注意的事項，對於初階和中階的資料分析從業者都有較好的指導意義。
2、《統計數字會說謊》點評：借鑑此書的思路不僅可以看資料分析報告裡有沒有“騷操作”，也可以用來鑑別假新聞或者謠言。
3、《赤裸裸的統計學》點評：一部分的內容和《統計數字會說謊》差不多，還有一部分內容更偏統計學知識，閱讀難度不高
4、《精益資料分析》點評：這本書的要點是理解不同業務模式的流程，以及選擇合適的指標來評估業務
5、《IBM SPSS資料分析與挖掘實戰案例精粹》點評：本書提供了諸多商業分析案例，每個案例的分析思路均按照CRISP-DM流程來分步講解，非常值得學習
6、《矽谷增長駭客實戰筆記》曲卉點評：在業務背景下，資料分析需要怎麼去輔助產品運營活動，怎麼去建立指標體系，怎麼去評估活動的效果；
7、《活用資料：驅動業務的資料分析實戰》陳哲點評：這本書主要內容是怎麼用資料分析輔助決策，e.g. 調查問卷設計、使用者偏好分析、品牌建設分析、定價、規模預測、渠道評估等；
8、《資料化管理：洞悉零售及電子商務運營》黃成明點評：以零售下的業務場景，看”人貨場“的分析，零售是典型的業務，其中的分析方法、思路也可以用到其他業務場景
9、《Python資料分析與資料化運營 》宋天龍點評：這本書的理論和實操都很不錯，內容涉及的都是高頻的資料分析問題，書的價格也不貴，就內容和價效比而言，可以秒殺市面上大部分資料分析的影片課了
10、《資料化決策》點評：中譯本是原書第2版，最新是第3版，書關注的主題就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以選擇相應的方法或指標來衡量的，不過，量化的目的並不是計算出精準的數字，而是減少不確定性或最佳化問題；
11、《解決問題的三大思考工具》點評：這本書基本和資料分析沒多大關係，主要內容是涉及到邏輯思考、橫向思考、批判思考這3種思考方式，並提供了每種思考方式下細分的思考框架。在作者看來——邏輯思考是是基於現狀推匯出達到目標的解決方案，橫向思考則是聚焦於最終目標同時考慮達到該目標的多種可能性，批判思考則是對目標的再次稽核以確定目標背後真正的問題以及這個目標是不是真的目標。