整理一下目前接触过的有助于提升数据分析思路的书。这些书阅读门槛比较低数据分析入门基本思路，不需要非常专业或高深的数学理论，而且和业务问题挂钩，大概能反映实际工作中的分析流程。

1、《如何用数据解决实际问题》

点评：以“汽车销售下降”这个问题的分析案例贯穿全书，讲讲数据分析每个步骤需要注意的事项，对于初阶和中阶的数据分析从业者都有较好的指导意义。

2、《统计数字会说谎》

点评：借鉴此书的思路不仅可以看数据分析报告里有没有“骚操作”，也可以用来鉴别假新闻或者谣言。

3、《赤裸裸的统计学》

点评：一部分的内容和《统计数字会说谎》差不多，还有一部分内容更偏统计学知识，阅读难度不高

4、《精益数据分析》

点评：这本书的要点是理解不同业务模式的流程，以及选择合适的指标来评估业务

5、《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》

点评：本书提供了诸多商业分析案例，每个案例的分析思路均按照CRISP-DM流程来分步讲解，非常值得学习

6、《硅谷增长黑客实战笔记》曲卉

点评：在业务背景下，数据分析需要怎么去辅助产品运营活动，怎么去建立指标体系，怎么去评估活动的效果；

7、《活用数据：驱动业务的数据分析实战》陈哲

点评：这本书主要内容是怎么用数据分析辅助决策，e.g. 调查问卷设计、用户偏好分析、品牌建设分析、定价、规模预测、渠道评估等；

8、《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》黄成明

点评：以零售下的业务场景，看”人货场“的分析，零售是典型的业务，其中的分析方法、思路也可以用到其他业务场景

9、《Python数据分析与数据化运营 》宋天龙

点评：这本书的理论和实操都很不错，内容涉及的都是高频的数据分析问题，书的价格也不贵，就内容和性价比而言，可以秒杀市面上大部分数据分析的视频课了

10、《数据化决策》

点评：中译本是原书第2版，最新是第3版，书关注的主题就是”如何量化“，很多看似不能量化的事物都是可以选择相应的方法或指标来衡量的，不过，量化的目的并不是计算出精准的数字，而是减少不确定性或优化问题；

11、《解决问题的三大思考工具》点评：这本书基本和数据分析没多大关系，主要内容是涉及到逻辑思考、横向思考、批判思考这3种思考方式，并提供了每种思考方式下细分的思考框架。在作者看来——逻辑思考是是基于现状推导出达到目标的解决方案，横向思考则是聚焦于最终目标同时考虑达到该目标的多种可能性，批判思考则是对目标的再次审核以确定目标背后真正的问题以及这个目标是不是真的目标。

现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：

1、自学 ：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。

2、网课：看网课学习，和自己差不多，比较好点的就是有老师讲解知识点，但是学习的话还是要靠自觉。

3、培训学习：这种的话，就是比较系统，大家一起学习学习环境和氛围也比较好，还有专门的老师管理。但是培训学习的话，找培训学学校非常重要，主要看教学方式，学习环境氛围，就业，等等。

优就业这一块很不错的，小班面授，学习之后还推荐就业，可以了解一下。