有哪些能够提升数据分析思路的书？
读书在精不在多，分享以下基本可以提升数据分析思路的书籍，从入门到进阶，题主可以合理选择~
一、数据分析入门：《Head First Data Analysis》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》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》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》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》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。
二、数据分析进阶：《Doing Data Scienc》作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist 。这本书需要有一定的编程和理论基础，作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例，R/Python/Shell三种语言任君挑选，另一作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作数年，负责设计算法原型并通过建模理解用户行为。
《Python for Data Analysis》墙裂推荐。Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者Wes McKinney，资深数据分析专家，在创建Lambda Foundry（数据分析公司）之前，曾是AQR Capital Management的定量分析师。有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。他仅凭一己之力撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，并开发了用于数据分析的著名开源Python库：Pandas。看完这本，敲完代码，Python数据分析就算上道了。
《Data Science for Business》目前（2019年）未有中文版，但这不妨碍它的质量，内容优秀且丰富。很多牛人（如Tom Phillips，Google搜索和分析业务主管）为之作序，数据科学如何与商业结合？相信这本书会给你不少启发。
《Python Data Science Handbook》2016年6月出版的，500页保质保量，目前已有中文版，作者（Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基础），并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。
《Storytelling with Data》作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。
《精通数据科学 从线性回归到深度学习》数据科学界为数不多的国内出版物，几个友人看过后觉得不错，中国工程院院士，前中国科学院计算技术研究所所长李国杰也为之做序。作者唐亘，数据科学家，国人的书一向注重实操性，此书用了大量的例子和模型进行软件实操演练，将统计学、机器学习和计算机科学融会贯通，对于刚刚入行还摸不清门道的人来说，可能会帮你解决一些实际问题。
PS：这些书籍很多都已经出版中文版啦，大家可以自行搜索！
OK，这几本够看一阵了，后续再为大家更新~别忘了关注伙伴云哦~
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