在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！
1、《笨方法学python》
推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中，该书会让你完成一系列习题，而你则可以通过反复练习来学到技能，这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说，在能理解更复杂的话题之前，这可以说是最有效的学习方式。
2、《深入浅出数据分析》
推荐理由：《深入浅出数据分析》是学习数据分析最深入浅出的入门书籍之一。该书以生动形象的语言，从各个场景介绍了数据分析的方法以及应用。主要内容有数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧等等，我们把它称作是一本引人入胜的数据分析启蒙书。
3、《Python数据分析基础教程》
推荐理由：这无疑是一本面向新手的Numpy入门指南。整本书短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白，因此十分适合零基础来进项入门学习。该书主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。另外，该书针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，也提高了本书可读性。
4、《Python科学计算》
推荐理由：本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序，除了介绍数值计算之外，还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像，如何设计精巧的程序界面，如何与C语言编写的高速计算程序结合，如何编写声音、图像处理算法等内容。不过由于涉及面太广，可能对于单个函数库来说还不够深入，但是这本书能够让入门的学习者快速上手，全面了解科学计算所用到的常用函数库。而且书中以大量实例、图表和插图引导读者逐步深入学习，以便读者能够掌握理论知识。
5、《利用Python进行数据分析》
推荐理由：本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。通过介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境，让你成为一个数据分析专家。而且，这本书也是从numpy讲起，侧重于数据分析的各个流程，包括数据的存取、规整、可视化等等。此外，本书还涉及了pandas这个库，有兴趣的可以看看。
6、《深入浅出统计学》
推荐理由：该书适合没有任何统计概率基础的人进行入门学习，因为这本书足够有趣和简单。本书涵盖的知识点包括，信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
在如今这个信息爆炸的时代，想要找到Python数据分析相关的学习资料并不困难，相反我们往往因为选择的太多而不知道该看什么。以上为大家整理出来的入门书籍清单都是公认的必看经典教材，大家可以选择自己喜欢的进行详细的学习，相信大家学完上面的任何一本书都能受益无穷。