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商业中的数据分析 By Foster Provost, Tom Fawcett 本书由著名数据科学专家Foster Provost和Tom Fawcett撰写，介绍了数据科学的基本原理，让你从收集的数据中提取有用的知识和业务价值所需的“数据分析思维”，并可帮助你了解当今使用的许多数据挖掘技术。 这本书会特别标记出较为困难的技术部分，并深入浅出的介绍数据挖掘中诸如分类、聚类和回归等几个重要的概念，这也是这本书的有趣之处。书中也包含了这些概念在商务上的的直接应用。 8
数据科学实战 By Cathy O'Neil, Rachel Schutt 本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。 本书适合所有希望通过数据分析解决问题的人阅读参考，包括数据科学家、金融工程师、统计学家、物理学家、学生及其他对数据科学感兴趣的人。 9
Show Me the Numbers By Stephen Few 在BI产业有30多年的经验之后，Stephen Few并不针对哪一种可视化工具进行钻研，而是从更高层次的去讨论，什么图形该怎么使用，来传达什么样的讯息是最有效的，以及数据分析产业的发展与趋势。 这本书中，他介绍了可视化的起源和背后的应用，为读者提供实际的设计指导，针对不同数据使用者的不同使用场景给出建议，在一些现在流行却有潜在问题的可视化设计上做出改进。 10
精益数据分析 By Alistair Croll， Benjamin Yoskovitz 本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。那些想要验证自己的创意、解决实际问题和渴望拥有成功事业的人，可以把本书当成一套明确的实践计划、一幅清晰的创业路线图、一本实践指南，或者一套反复实践的方法论。 11
Storytelling With Data 用数据讲故事 KoleNussbaumer Knaflic著 这是一本权威的可视化指南，可以让你了解应该如何处理你收集的所有有用的数据。许多见解适用于常用技术，对于专业人士很有帮助。是业内任何人都必备的重要阅读物，甚至行业外人士也合适一读。 简而言之，本书涉及大量数据的组织和提取。这意味着过滤掉大量不明确的数据，改进数据收集流程，并提出相关的和实际的数据可视化。 12
基于R语言的统计学习导论 Gareth James等著 统计学习和相关的方法是数据科学工作所必需的。这本教科书能够帮助从本科生到博士生了解这些概念。 另外，它也提供了很好的R语言算法，有详细的解释和演练。这样做的原因是，你可以在练习数据科学的时候把它作为一个直接的资源，特别是在学习阶段。 这是一本好书，值得定期回顾，这些概念和信息对于日常应用也是实用的。 12 |
