1樓：Smartbi
入門
適合資料分析的入門者，對資料分析沒有整體概念的人，如應屆畢業生，經驗尚淺的轉行者。
《深入淺出資料分析》
HeadFirst類的書籍，一向淺顯易懂形象生動，可以對分析概念有個全面的認知。
《赤裸裸的統計學》
生動有趣，可以避免統計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥。
高階
《EXCEL資料處理與分析實戰技巧精粹》
輕鬆辦公的利器
《統計建模與R軟體》
使讀者獲得從實際問題建模入手，到利用軟體進行求解，以及對計算結果進行分析的全面訓練。
《利用Python進行資料分析（原書第2版）》
《Python資料分析從入門到精通》
本書是廣大資料分析工作者必備的參考書，為讀者能真正使用Python進行資料分析奠定基礎。
《MySQL必知必會》
MySQL本身比較簡單，對於資料分析師來說，只需要掌握基本的語句和技巧，能夠進行基本的資料提取和處理就能夠應對一般的資料分析需求了。
《利用Python進行資料分析》
高階
《資料之美》
本書通過世界上最好的資料工作者的示例，向讀者展示處理資料的方法。
《Python高階資料分析：機器學習、深度學習和NLP例項》
涵蓋了重要的傳統資料分析技術，如時間序列和主成分分析等
2樓：AIoT產品
資料分析的書太多了，大多數都是統計、機器學習這類的。
好看嗎，不好看；有用嗎，沒有用；要看嗎，必須看。這些是專業知識，不看你走不下去，這裡面都是基礎啊。
可是，有啥用，怎麼用，不知道。
看過一本《如何用資料解決實際問題》，啥都懂了，推薦看看。意義、方法有了，只剩實踐了。
3樓：盲區行者王
如果打算把Python當成分析資料的主力，同時和Excel+R語言+Stata進行協作，可以看下我分享的書單哈：
利用python進行資料分析哪本書好點?
4樓：途索52k冰汽水
當然少不了這本《資料分析通識》
個人認為比較創新的章節：
第五章特徵工程，市面上所有資料分析與資料探勘一類的書目中，本書介紹特徵工程相比更加完善；
此外，有一些作者個人的思考也值得一起交流交流。例如，「資料科學其實就是資訊遊戲」，「人也是乙個模型，大家面對的都是不確定性」之類。
5樓：小肥爬爬
適合創業者看的: 《精益資料分析》 看完之後自己查資料完善自己的思維模型.
該書的作者當年有一本書很有名: 《精益創業》 , 現在還出來了套裝, 同樣非常推薦:
我真恨當年沒有早點看到這本書. 這本書很明確的提出: 將你的創業想法盡快資料化, 可量化,沒有量化能快速驗證的點子都是無效的.
每個老闆創業第一課都先讀這本書, 大概能減少很多自嗨型創業行為.
創業是很複雜的行為,需要科學理論化地慢慢訓練創業者的思維. 但是由於中國的組織管理和商業模式教育並不夠發達. 多數管理者或者小老闆都是從螺絲釘驟然間成長而來,並沒有接受過正規訓練或自我訓練的意識, 病急亂投醫, 因此用愚公精神, 大力苦幹來說服自己, 最後浪費錢, 浪費時間, 浪費人生.
用資料分析來提高創業概率是可行的, 我誠摯推薦這幾本書.
6樓：Ttabm
《Learning from data》 .台灣大學林軒田等著。配合慕課《機器學習基石》可以帶你入門機器學習或資料分析中所謂「道」的部分。
之後再學習"術"的部分，也就是各類演算法。個人感覺這個順序可以讓我們站在更高角度去理解演算法，學起來也會更順暢。
7樓：卜拉兔出版服務
作者是王彥平（藍鯨）老師
Excel是資料分析中最常用的工具，。在Python中pandas庫用於資料處理，我們從1787頁的pandas官網文件中總結出最常用的36個函式，通過這些函式介紹如何通過Python完成資料生成和匯入、資料清洗、預處理，以及最常見的資料分類，資料篩選，分類彙總，透視等最常見的操作。
8樓：renwoxing
深入淺出資料分析（中文版）
[tag]資料探勘,資料分析,機器學習, [content]一款專注於資料分析的電子圖書,這本電子書內容非常豐富,講解詳細、生動。無論讀者是職場老手,還是業界新人都非常的適用。 [link]https:
大資料營銷
[tag]大資料,人工智慧,資料營銷,資料分析,資料探勘,統計學,IT技術, [content]講述如何在營銷中應用統計學和IT技術的工具書。 [link]https://
9樓：位元組Funk飛
資料分析書現在市場上有的是，畢竟大家都要爭著搶著在這乙個行業上進行一定程度的市場，誰也不想讓這麼一塊大蛋糕全部由別人分了去，這是商業裡最為懦弱的舉動，所以他們爭著搶著出書，要我說，找一些大佬的書讀讀是很有用的，他們畢竟有實踐經驗，可以給我們更多的啟發和靈感。
10樓：Maximus
推薦三本書吧。前兩本都是CMU研究生入門課教材，有大學高等數學基礎就夠了。
第一本Pattern Recognition and Machine Learning，這本書是我們學校機器學習課程的入門教材，好處就是深入淺出，配圖詳實，講解淺顯易懂，數學也並不複雜。對於有本科基本的數學基礎又想涉足機器學習領域，這本書是很好的開始。
第二本All of Statistics，這本書是我們學校中等統計課的教材。雖然有點王婆賣瓜的嫌疑，但不得不說內容很全面，如果未來不做深入的理論，這本書的內容基本涵蓋了你可能遇到的機器學習的所有統計學內容。如果你不是相關專業PhD，掌握這本書的統計學就足夠了。
Larry老師本身也是搞statistical learning的，所以他也很清楚怎麼用最少的篇幅涵蓋最必要的統計基礎，作為TA我有義務安利一波。
第三本Elements of Statistical Learning，這個在統計學的PhD看起來應該是經典中的經典吧。話題和方法也許會過時，但是涉及的領域都是相當有意義的，斯坦福大牛們的著作，品質保證。講述的內容也都很經典，當然不太適合初學者看，推薦給數學基礎比較好又對統計學習感興趣的人。
11樓：未來
從應用的角度出發，要看深度、寬度和創新概念的要求，大多數書籍都在寬度和創新概念上做文章，有深度的書籍晦澀難懂。看你的需求。
12樓：
統計分析類的：
Hastie, T., Tibshirani, R. e Friedman, J.
,The Elements of Statistical Learning: data mining, inference and prediction. (Second Edition), Editor:
Springer-Verlag, Edition year: 2009
13樓：請回答
SPSS案例分析與行業應用（清華大學出版社的那個，因為正在學習，你如果用SPSS這個軟體做資料的話，真的是很好的一本參考書！
14樓：
《Spark-高等資料分析》。。
為了學spark，先後買了三本書。。
第一本我都不記得叫啥名字了，50多塊錢，白色封面有個五角星，看了幾頁，覺得真難。。。
第二本書叫 spark 快速大資料分析，是本好書，但是不適合我這種理科出身，計算機基礎不是很好的人。。
第三本書就是這本高等資料分析。。其中最大的優點就是——每一章都是乙個實際的案例，直接面向應用，讓從沒學過scala的，有點畏懼的我強行學了一波。。
如果有要學spark的同學，個人首先推薦這本。。
15樓：paul
到處都是書單，我補充三點：
1、深入淺出***，**菜鳥***，之類的，受過高等教育的，在上廁所的時候花點時間翻翻就行了。
2、高校裡關於高數，計量，統計，概率論，運籌等以及你所側重專業中講述理論框架的教科書，值得做資料分析的人重溫一下。跟資料有關的方法技能你想學得深，你想分析思路體系化，這些基礎都逃不了。只能做個表畫個圖之類的資料分析師，價值不大。
3、專注並學好一到兩項資料分析工具，甚至一項就夠了。別太雜啥都看，都差不多的。
16樓：
「Discovering Statistics Using R」 Andy Field.
「Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics」 Andy Field.
（這兩本作者是心理學背景，針對數學背景不強的社會科學研究者，基本上是面向零基礎讀者的。）
《深入淺出統計學》
《深入淺出資料分析》
（延續了「深入淺出（Head first）」系列形象生動的優點）《統計學：從資料到結論》吳喜之《統計學》賈俊平
（中文教科書裡面的佳作）
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回答分類：
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17樓：吳海波
個人經驗，強烈推薦python for data analysis。好好學習ipython notebook、pandas，已經比很多bi要好了。
18樓：張逸萌
Bengio 的 Deep Learning Deep Learning
Bishop 的 PRML Christopher Bishop at Microsoft Research
Jordan 的 Introduction to PGM（不是正式出版的書，但是網上可以搜到）
這三本都（相對）寫得深入淺出，強烈推薦。
另外，強烈推薦林軒田的兩門公開課，機器學習基石和機器學習技法。目前在 YouTube 上面還可以找到。https://www.
個人感覺，機器學習基石這門課是我遇到的對機器學習那些基本而抽象的概念（比如 VC dimension）解釋的最好的材料，完爆我上的那次 CMU 10-701（Intro to ML, PhD level)。
cs.ubc.ca/~murphyk/MLbo
ok/這本書裡面的錯誤比較多，但是相對要比上面幾本書面面俱到，幾乎所有的（非 Deep Learning）機器學習方法都可以在上面找到。
最後，安利一下自己的讀書筆記 leelabcnbc/book-notes
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