数据分析相关图书会按更新时间、出版时间和评分持续整理，适合从主题维度系统浏览。
多元时间序列分析及金融应用 (R语言)
[美] 蔡瑞胸
评分 9分
本书介绍了多元时间序列数据的基本概念和思想，并用R软件来展示所有的方法和模型。本书共分为7章，其主要内容为多元时间序列的基本概念、向量自回归（VAR）模型、向量自回归移动平均（VARMA）模型、多元时间序列的结构设定、单位根非平稳和协整问题、因子模型和一些特定的多元时间序列主题、多元波动率模型。全书应用实际的例子，并用R软件来说明分析方法。本书可作为高等院校统计学、金融学等相关专业高年级本科生或研
R语言数据挖掘
薛薇
评分 暂无
趣味微项目，轻松学Python
[美] 肯·尤内-克拉克(Ken Youens-Clark)
评分 6.7分
谁说学习编程一定很枯燥？本书用21个谜题和游戏的方式讲解Python的基础知识，使读者做每个练习时一边获得娱乐，一边学会文本处理、基本算法，以及列表和字典的用法。本书是Python菜鸟获得自信和经验的理想教科书。 项目虽小，收获却大。本书每章帮助读者完成一个新的Python程序挑战，包括密码生成器、押韵器、扰码器等。完成这些有趣的练习后，读者将从一个Python初学者成长为一个自信的程序员，并在此
深入浅出DAX
黄福星
本书系统的阐释Power Pivot for Excel及Power BI中DAX语言的应用。本书是基于笔者多年的DAX学习与使用经验的基础上所采用的一种全新布局与讲解方式，整书依据读者易于理解的方式，由浅入深进行循序渐进式的讲解。本书要探索的重点是，如何利用简捷的办法，让读者在一至两个月之内轻松、系统、全面地掌握DAX语言。 全书共分为5篇：篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3~5
数据治理：如何设计、开展和保持有效的数据治理计划
数据分析——统计、描述、预测与应用（计算机科学与技术丛书）
本书介绍数据分析的统计基础、种类划分,并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分,第1部分为第1章,介绍一些概念,简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章,介绍描述性分析和数据预处理的主要方法,包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章,介绍预测性分析的主要方法,其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量
大数据分析与变现：利润驱动
误差分析与数据处理
《误差分析与数据处理》针对测量中的误差分析、数据处理及测量不确定度评定等问题编写。全书共分10章，内容包括：误差分析与数据处理基础、测量误差分布及其检验、随机误差及其特征量估计、系统误差处理、测量列中异常数据的剔除、误差的合成与分配、最小二乘法及其应用、回归分析、测量不确定度评定、基于Excel的误差分析与数据处理等。为加强误差分析、数据处理及测量不确定度知识的实践应用教学，《误差分析与数据处理》
Excel数据建模与应用
阿尔伯特
本书通过示例帮助读者学习电子表格建模和应用（SMA）这一管理学重要课题。我们编写本书的目的是为了演示说明一系列广泛的应用程序，并介绍如何使用Microsoft的Excel软件对它们进行建模和分析。我们强调经过验证的问题解决方法，并且基于这些方法进行决策，因为我们认为这是专业人士解决问题的方式。管理学是定性科学，有些学生可能生来就难以理解它。不过在本书中，我们避免了不必要的数学计算或理论，尽量以简单
SAS数据挖掘与分析
周爽、贾克云、阮桂海编著的《SAS数据挖掘与分析(高等院校信息技术规划教材)》囊括了SAS编程方面极为详尽的命令语句，是数据的科学挖掘和统计分析方面的一本不可多得的教科书。 《SAS数据挖掘与分析(高等院校信息技术规划教材)》的前8章介绍了数据挖掘和统计分析所用的各类命令语句，第9～17章着重介绍如何用命令语句及其对话框进行常用的初高级统计和专业统计，并对统计结果进行了科学准确的分析。
终端为什么缺货
王蓁
评分 8分
《终端为什么缺货》是解决零售企业缺货问题的第一本书。全书将缺货的现象与门店的运营、供应链管理、信息化管理、商品品类分析、组织体系建设等问题融为一体，给消费者提供了一个全面了解和认识缺货问题的机会。《终端为什么缺货》作为中国零售业内第一本关注缺货现象、阐述缺货本质、解决缺货问题的专业书籍，其最大的特点是将缺货的现象与门店的运营、供应链管理、信息化管理、商品品类分析、组织体系建设等问题融为一体，给消费
多元统计分析 (第2版)
费宇
SPSS统计分析方法及应用
评分 8.3分
《SPSS统计分析方法及应用(第2版)》是北京高等教育精品教材。全书以统计分析的应用需求为主线，以通俗易懂的语言对SPSS中的主要统计分析方法的核心思想进行系统的介绍，并对其在SPSS中的操作实现步骤进行详尽说明，同时配合应用案例分析，使读者能够较快领会方法的要点，掌握方法的实现操作，明确方法的适应特点。《SPSS统计分析方法及应用(第2版)》克服SPSS手册类教材中只注重操作说明而忽略原理讲解的
Power BI数据分析与可视化
潘强, 张良均
本书以任务为导向，全面地介绍了数据分析的流程和Power BI数据分析的应用，详细讲解了使用Power BI解决企业实际问题的方法。全书共8章，包括数据分析与可视化概述、数据获取、M语言数据预处理、DAX语言数据建模、数据分析与可视化、Power BI数据分析报表、数据部署、自动售货机综合案列。本书的大部分章节包含了实训与课后习题，通过练习和实践操作，可帮助读者巩固所学的内容。 本书可以作为高校数
Python数据分析（第2版）
[美] 阿曼多·凡丹戈
评分 4.9分
用户画像：平台构建与业务实践
张型龙 著
评分 7.9分
网络安全之机器学习
索马·哈尔德【印度】 斯楠·奥兹德米尔【美】
R语言机器学习（原书第2版）
[印]卡西克·拉玛苏布兰马尼安（Karthik Ramasubramanian）阿
Python金融数据分析
马伟明
评分 6.5分
本书介绍如何利用新的程序语言进行金融建模并实现复杂的数据运算。书中讲授的程序工具与数据均可以通过公开渠道获取，通过建模与研究分析，你会对整个Python生态体系有全局性的认识。大量的实例分析也会加深你对金融风险管控的认知。
运筹学(原书第2版)/数据科学与商务智能系列
(美)罗纳德L.拉丁
评分 6.6分
Python数据可视化
(印度)科斯·拉曼
评分 5.8分
数据建模
请买家自查
现代统计分析方法与应用
何晓群
评分 7.8分
统计方法与技术是现代社会、经济研究运用的基本方法。本书旨在提高研究生量化分析能力，在众多统计方法中，选择最实用的现代统计分析方法，在不失理论严密性的前提下，力求理清问题背景、方法思想、具体步骤、分析技巧。为重点突出方法的思想和应用，尽可能结合中国社会、经济、管理方面的实际问题，辅以案例研究，力求为非统计专业研究生进行量化分析起到一定示范作用。 本书既可作为非统计专业，如人文社会科学、财经管理类研究
工程数学
同济大学数学教研室 编
《概率论(工程数学)》是由同济大学数学教研室主编的《高等数学》（1978年版）第十四章概率论部分改编而成的。改编者系同济大学叶润修同志，他参照了1980年高等学校工科数学教材编审委员会审订的《工程数学教学大纲》有关概率论部分进行了修改和补充，还增添了相关系数一和不少习题，以期更能适合高等工业院校作为工程数学——概率论教材之用。《概率论(工程数学)》修订稿仍由陆子芬教授任主审，一起参加审稿的还有盛骤
深度学习与音乐生成
：[法]让·皮埃尔·布赖特（Jean-Pierre Briot），[法]加埃坦·哈杰里斯（Ga?tan Hadjeres），[法]弗朗索瓦·大卫·帕凯特（Fran?ois-
一、大致内容：本书主要讲述了深度学习在音乐生成领域的研究意义、具体方法、方向目标、表现力、挑战策略、框架融合等，对于表现力与框架融合方面作了更详细的描述；表现力部分讲了深度学习与音乐生成相结合的方式策略、该领域研究结果的评判标准以及交叉知识的具体体现，是本书籍新颖立意的重要部分。二：特色：将音乐生成和深度学习相融合，是一个新颖研究方向，而本书没有拘泥于使用哪种框架进行实现，而是对比了多种实现方式，
系统分析：价值投资的秘密
本书是一本关于投资思想的书，不同于一般的书籍讲解具体的操作技巧，而是从更深层的理念、思维阐述投资的逻辑。重点讲解了系统作为整体的考量，从增长、涨落、边界三个维度进行分析，构建了理性的投资世界。
Building Machine Learning Systems with Python
Willi Richert, Luis Pedro Coelho
评分 8.2分
重构大数据统计
杨旭
基于《重构大数据统计》内容开发的数据分析工具已经在阿里巴巴集团内部的多个部门使用，并取得显著效果。 大数据的统计计算是进行数据探索和分析挖掘的基础，在实际应用中会遇到两个问题：一个是需要使用多少资源；另一个是计算时间，它关系到数据探索分析的效率和效果。 人们都希望花更少的钱，并且希望计算时间更短，但对于某个确定的计算过程，它们是成反比的。《重构大数据统计》就是从统计计算的算法入手，重构其计算过程，
个人信用评分模型及其应用
石庆焱
本书就是作者在此方面所做的一个尝试。本书在对国外个人信用评分模型的建立、实施和监测进行介绍的基础上，对建立中国的个人信用评分模型中遇到的一些问题和解决方法进行了探讨。书中的部分内容是由石庆焱的博士论文改写的。全书的安排如下：第一章介绍了个人信用评分的基本概念；第二章探讨了个人信用评分建模数据及其预处理的一些方法；第三章介绍了建立个人信用评分模型所使用的一些方法，既包括传统的判别分析等统计方法，也包
预测分析：Python语言实现
[美] 约瑟夫·巴布科克
本书着重介绍预测性分析技术，先概述了数据分析系统的基本架构和主要处理流程，然后从分类和无监督学习开始，逐一讲解每种机器学习算法的工作原理，并在每一章的后给出了详细的案例讨论。高质量的数据是能够进行正确分析的前提，为了便于后期分析模型的构建，本书还会介绍对于不同类型数据的清洗和过滤等内容。通过学习本书的内容，读者将了解将原始数据转化为重要结论的过程，并掌握快速将其中涉及的模型应用到自有数据中的方法。
