热诚推荐看过的几本经典。
- 《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析 (豆瓣)
电子工业出版社的经典书目系列，从数据分析基本步骤开始、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、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。
- 《Head First Statistics》链接：深入浅出统计学 (豆瓣)
推荐理由同上，适合入门者的经典教材。
- 《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》链接：R语言实战 (豆瓣)
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合，堪称经典。
- 《数据之魅-基于开源工具的数据分析》链接：数据之魅 (豆瓣)
作者是华盛顿大学理论物理学博士。这本书是数据分析的经典之一，包含大量的R语言模拟过程及结果展示，例举了很多数据分析实例和代码。
- 《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》链接：数据挖掘技术 (豆瓣)
作者是Data Miners的创办人，有二十多年的营销和客户关系管理结合数据挖掘的经验。详细介绍了作为一个数据挖掘团队需要的知识体系，包括数据库、SAS使用、统计学、机器学习、数据可视化、如何访问用户收集需求、如何写论文与沟通等等。有条件的建议看英文原版。
先把这些花时间啃啃，数据分析的理论部分就基本入门了，根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。
以上，有时间再来更新。
— 完 —
本文作者：Han Hsiao
【知乎日报】
你都看到这啦，快来点我嘛 Σ(▼□▼メ)
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延伸阅读：
数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？
在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？
