我的第一本書《對比Excel，輕松學習Python數據分析》今年是上市銷售的第三個年頭了，去翻了下我第一條宣傳書的朋友圈是2019年2月20日(那時的微信在看還叫好看)，現在2021年都要過去了，算下來差不多快要3年的時間了。

這兩天當當公布了2021年度銷量榜單，我的這本書排在第8名，不止今年，2019和2020年的年度榜單也都在前列。除了一些經典書以外，大部分技術書是很難做到連續暢銷好幾年的。

Top3其實不算純技術類，算科普類，受眾更廣一些；C++、鳥哥私房菜、深度學習的花書其實都屬于行業的經典書籍，這些書暢銷都是理所應當的。

而我的書既不屬于科普類，也不屬于行業經典，所以能連續暢銷3年，還是一個挺不錯的成績了。

回到標題，我們來看看豆瓣評分，這本書截止目前在豆瓣上的評分為7.5分(11%的差評，20%的5星好評)，滿分10分，能有7.5分還算可以，至少及格了，畢竟3年前的我還是一個剛工作沒多久的啥也不是。

大家都知道豆瓣群體是一群要求很高的用戶，我在之前還專門發過一篇文章，大致的意思就是：豆瓣的評分可以看，但是并不適合每一個人。舉一個不恰當的例子，拼多多的用戶去京東上看同一件商品的評價就是沒什么參考性的，用拼多多的用戶主要還是追求實惠，用京東的用戶主要還是追求物流快，大家的目標都不一樣，所以做出的評價肯定會不太一樣。

在書剛上市的那段時間，我還會去各個平臺上看評價，后來就慢慢不看了，因為總有人說好，也總有人說不好，我們不可能滿足所有人。

關于這本書的好評之前也分享過很多，很多人學了很多資料依舊沒有入門，但是靠我這本書入門了，而且直接應用到實際工作里面了，也會主動去分享給身邊的朋友，就在昨天還收到讀者發來的私信：

關于好評，這里就不贅述了，今天趁這個機會，我決定把豆瓣上這11.1%的差評(8%的2星+1.1%的1星)挑出來看看，也給大家一些參考。(因為這些評論在豆瓣官網可以直接看到，所以就不打碼了)

上面的評價總結一下其實主要有三點：

1、錯誤多，這些錯誤基本都是一些編寫錯誤，新印刷的書已經全部修改完成，我也在網上公開了勘誤表，勘誤表已經2年沒更新了，是在剛上市的一段時間里面已經全部更改完成了。

2、定價貴，定價和售價是兩回事，你有多久沒有原價買過書了，現在網上基本常年5折，有的時候還會低于5折，比如現在4.5折，只需要26塊錢，如果你覺得26塊都算貴的話，那就不建議買了。

3、太簡單，不夠深入全面，我這本書的定位就是入門書，如果很全，那和官方文檔有什么區別？如果太深，很多人估計就是從入門到放棄了。《利用Python進行數據分析》這本書可以算是Python數據分析的經典書籍了，但是有多少人第一遍看就完全看懂的？如果你現在已經入門了，或者是準備直接進階，那么我是不建議你看我這本書的，可以直接看Pandas官網。但如果你現在準備入門，那么是強烈推薦。

有一條評價是就標題特別一點，其實這不僅僅是一個標題一本書名的問題，而是一種思路、一種學習方法，這種方法是可以應用到你想應用的任何領域，26塊錢學到一種萬能的學習方法，想想還是很劃算的。

我自己就是零基礎轉行的，我特別能理解零基礎的人直接學代碼會有多崩潰，所以我想到了用對比Excel的方式來進行學習。

對比Excel系列通過對比大家所熟知的Excel來學習陌生的編程工具，大大降低了學習門檻，讓大家可以輕松掌握數據分析工具。目前該系列累計銷量已經超15w冊，當當、京東都在搞活動，基本5折，感興趣的同學可以點擊下方了解：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的看了豆瓣的差评以后，我不建议你买我的书了。的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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