怎样成为一名真正的数据分析师？这份书单就是答案
数据分析的流程一般为：数据采集、数据传输、数据建模、数据统计、数据分析与挖掘、数据可视化/反馈。
数据采集是基本，是源头。全埋点被誉为“最全、最便捷、界面友好、技术门槛低”的数据采集方式。
对于做统计分析、可视化和报告来说，R语言是一个非常棒的工具，应用在广泛的领域。
大数据分析与挖掘已经成为大数据时代重要的技能之一，社会对这方面的人才的需求随着数据的增长而不断增长。
在618大促之际，小编特意依托数据分析路径为大家推荐几本优秀书籍，建议大家囤起来慢慢读。
《Android全埋点解决方案》
王灼洲 著
推荐语：这是一本实战为导向的、翔实的Android全埋点技术与解决方案手册，是国内知名大数据公司神策数据在该领域多年实践经验的总结。
《iOS全埋点解决方案》
王灼洲 著
推荐语：本书从实战角度全面讲解了iOS全埋点技术和解决方案，为基于iOS系统的各种数据采集场景提供详尽的指导。
J.D.Long,Paul Teetor 著
推荐语：本书的第2版涵盖了277个R语言实用方法，可以帮助你快速而有效地使用R进行数据分析。本书提供的面向任务的R语言实用方法涉及从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容，它们可以让你马上应用R高效地工作。
《统计反思：用R和Stan例解贝叶斯方法》
Richard McElreath 著
推荐语：本书能增加你对统计模型的理解和信心。现在，基于模型的统计对编程有基本的要求，本书能促使你一步一步地计算原本自动的过程。书中独特的计算过程可确保你了解足够的细节，以便你在建模工作中合理地选择和解释模型。
《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》
张良均 等著
推荐语：本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。
《MATLAB数据分析与挖掘实战》
张良均 等著
推荐语：10余位资深大数据专家结合10余年数据挖掘与实施经验，通过10余个真实的案例为10余个行业的数据挖掘给出了解决方案，并提供相关的建模文件和源代码。
《R语言数据分析与挖掘实战》
张良均 等著
推荐语：10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶;从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗等10个行业真实案例为主线，详细讲解了R数据挖掘建模的过程和数据挖掘的二次开发。
《Hadoop大数据分析与挖掘实战》
张良均 等著
推荐语：10余位资深大数据专家结合10余年数据挖掘与实施经验，通过10余个真实的案例为10余个行业的数据挖掘给出了解决方案，并提供相关的建模文件和源代码。
《增强型分析：AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践》
推荐语：德勤、华为、前IBM三位资深数据科学家撰写，从技术、业务双重维度讲解如何利用前沿大数据和AI技术实现智能数据分析和业务决策。
《Spark数据分析：基于Python语言》
推荐语：本书介绍了使用Spark及其扩展、子项目，以及更广的生态系统所需的所有知识，并使用常用而且直观的PySpark开发环境提供了编程示例。本书专注于Python语言，广大的数据从业人员、分析师和开发人员，即使几乎没有Hadoop或Spark经验，也可以轻松上手。
《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》
屈希峰 著
推荐语：本书介绍了使用Spark及其扩展、子项目，以及更广的生态系统所需的所有知识，并使用常用而且直观的PySpark开发环境提供了编程示例。本书专注于Python语言，广大的数据从业人员、分析师和开发人员，即使几乎没有Hadoop或Spark经验，也可以轻松上手。
《R语言：实用数据分析和可视化技术》
[美] 贾里德P.德（Jared P.Lander） 著
曾益强 译
推荐语：本书借鉴数据科学家Jared P Lander在R语言上丰富的教学经验，通过大量实例，详细讲解R语言的核心功能。对于刚接触统计程序和模型的人，本书的内容组织结构使得学习R语言相当简单和直观。本书主要介绍R语言中20%的核心功能，但是这20%的功能足以让你解决80%的现代数据分析。
《Python数据可视化》
[印度] 科斯·拉曼（Kirthi Raman） 著
程豪 译
推荐语：本书介绍了利用Python实现数据可视化，并介绍了数据、信息与知识之间的关系。书中涉及的可视化过程应用了大量流行的Python库，你会学到采用Numpy、Scipy、IPython、MatPotLib、Pandas、Patsy和Scikit-Learn等生成可视化结果的不同方法。
《数据科学之编程技术：使用R进行数据清理、分析与可视化》
[美] 迈克尔·弗里曼（Michael Freeman）著
张燕妮 译
推荐语：本书由资深数据科学专家撰写，围绕使用R进行数据科学编程所需的实际步骤展开，介绍了有关该主题的工具和技术的整个生态系统，Amazon全五星评价。
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