数据分析和产品人员成长的书

问过我这个问题的人太多了，所以统一写篇文章回复下，所写的是看了很多遍的，看书的顺序建议可以按着我给的来。

一、 数据产品经理番外篇：

在看这些书之前，我已经做过一年的产品助理，学习过用户体验、产品设计等知识，并且自己推动过几个版本上线。所以如果你是想要做数据产品经理的人，可以在看下面的数据书之前，先把产品经理的入门书看完。我当年看的是《ued火花集》、《结网》、《人人都是产品经理》，但是那是2010年，所以请酌情参考。

二、 入门篇

1. 入门技术篇：

对于初级员工，需要做的是掌握技术、思路、方法论，并且学习公司的业务知识，可以做出很漂亮、很商务的报告。

    谁说菜鸟不会数据分析：

a) 比较经典的入门书，覆盖了一到两年的数据分析人员的大部分工作，包括excel技巧、可视化入门、数据分析方法、数据分析方法论、数据处理入门等，前两遍看的时候，会认真的学习里面的概念和技巧。

b) 每隔一段时间都会翻一遍，会有更深的理解。

    Excel的工具书：

a) 这个我当年看的已经很老了，现在要买直接去亚马逊搜评分比较高的就行，都差不多。

    深入浅出数据分析、商务统计学(第5版)

a) 这两本书都是讲统计学的，前者比较容易、有趣、浅，都是工作中的例子。

b) 后者比较专业，枯燥，只是比起专业教材来容易。

c) 各看过一遍，后来因为我的工作中用的少，就没看过了。

2. 入门业务篇：

  各数据产品论坛（强烈推荐）

a) 我认为学习和成长最快的方式之一，是去看各个数据软件的帮助和产品论坛，因为这些都是写给他们的客户的，所以通俗易懂，又有案例，又有分析思路，虽然不乏吹牛逼的，但是整体来说，比看书的效果要好。

b) 生意参谋的论坛：

    还有一个好处是我们都是淘宝买家，所以当看到站在淘宝卖家的思维做分析的案例时，我们会比较容易理解。

c) 移动分析这块我个人认为淘宝做的是很不好的，所以可以看看友盟等，最新出的数据分析产品公司包括神策、growingio，官网上的文章也都很系统，写的很不错，集合了最近几年最新的行业智慧，非常推荐。

网站分析实战:如何以数据驱动决策,提升网站价值

a) 这本书也比较推荐，对了解用户在网站上的行为，并如何做分析，都有一定的作用。

b) 不好的有两点：1、比较偏pc，而现在大部分公司的重点都转向了移动。2、有一些内容即使我看的时候，都觉得有点过时（2013年），因为国内当时的互联网已经表现出了很大的先进性，包括商业模式的创新等，但是这本书太过于经典的数据分析，即学习了GA的那套，对于国内的商业模式有点落后。

c) 不过经典就是经典，还是要看的。

    精益数据分析：

a) 在上本书的基础上进阶，讲了不同的公司怎么样用数据搭建分析框架。我觉得这本书比较好的是，它能够讲不同的指标运用到现实时，会碰到什么困难，以及如何解决。

b) 可惜我2016年9月才读这本书，思维深度已经超过它了，所以觉得收获不大。但是对于工作一两年的人，感觉是非常有用的。

三、 高级篇：

1. 概述：

1、 并不是看单本书，而是学会快速的看书，因为每本书中可能只有几个模型或者几个点对你有借鉴，那么只精读那几处，速读其他部分。

2、 要有自己的理论框架，也就是学会业务建模；

3、 要看业务书，并且能够把业务书的知识，固化成可以量化、可以监控的数据模型，和流程模型；这个是高级别很重要的一点，因为要能够快速的切入一个领域，并且能够用数据找到可以优化的办法。

4、 每个人看的都不一样。所以我看的书纯粹是个人建议。

2. 用户和整体框架：

        对于一个公司来说，能够把数据化管理推行下去，就能把公司的整个管理水平提升一大截，也是数据部门对公司的贡献之一。

3. 商品管理的书：

    定位、重新定位：必看。

4. 大数据：

    为数据而生：大数据创新实践：写的比较好，我还专门写了好几天的读书笔记。

5. 供应链：

  后来我上知乎把相关帖子看了一遍，看明白了。所以相关问题还是看知乎比较参与感、爆品战略：这两本书中大部分都是小米的案例。讲的挺好的，看一本就可以了。

6. 专业书：

这些比较专业，是每个产品的入门书，但是也仅限于入门。实际中的情况太复杂，就不是这篇文章能覆盖的。