数据分析怎么学？22本书构建你的数据分析体系！
导读：数据分析史上最强书单！
作者：华章静老师
来源：大数据DT（ID：hzdashuju）
通过埋点来采集数据。 将采集的数据传输到指定的服务器端。
代码埋点 全埋点 可视化埋点
《Python网络爬虫技术与实战》：一本系统、全面地介绍Python网络爬虫的实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，内容覆盖了几乎所有网络爬虫涉及的核心技术。 《Android全埋点解决方案》：10年Andriod开发经验专家撰写，8种Android全埋点技术方案，附源码。 《iOS全埋点解决方案》：手把手教你实现iOS场景下的各种全埋点解决方案。 《Python数据整理》：一本实用的Python数据整理入门教程。书中全面、系统地阐释数据整理和提炼过程背后的所有核心思想，通过大量的练习和实例，帮助你全方位理解并掌握相关概念、工具和技术。 《统计学习导论》：概述了统计学习领域，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具。介绍了一些重要的建模方法和预测技术，以及它们的相关应用。内容涉及线性回归、分类、再抽样方法、压缩方法、基于树的方法和聚类等，用彩图和实例来阐释相关方法。 《大规模数据分析和建模》：Spark发明者撰写，Spark发明者亲笔作序推荐，详细讲解展示如何将Spark和R结合起来进行大数据分析。 《利用Python进行数据分析（原书第2版）》：Python数据分析经典畅销书。本书由Python pandas项目的创始人Wes McKinney创作，阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。 《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》：公认经典，第1版销售10万余册，100余所高校用作教材；提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT。 《Python数据分析与数据化运营（第2版）》：畅销书大幅升级，资深大数据专家撰写，14个数据分析与挖掘主题，4个数据化运营主题，8个综合性案例。 《深入浅出Pandas》：一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 《数据挖掘与数据化运营实战》：本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。 《数据分析即未来》：融合了数据科学、设计思维和组织理论，全方位阐释如何高效达成高水平企业级数据分析能力。 《社交网站的数据挖掘与分析（原书第3版）》：第21届Jolt大奖图书，聚焦社交网站生态的某个具体方面，使用Python代码分析社交媒体中的真知灼见。 《社交媒体数据挖掘与分析》：前Twitter一线数据处理专家撰写，从用户角度深入阐释大数据环境下处理社交媒体数据所需的工具、原理和实践。 《Python广告数据挖掘与分析实战》：广告行业数据分析和AI技术专家撰写，系统讲解广告数据挖掘模型、算法、方法，提供大量案例和代。 《广告数据定量分析》：资深广告优化师撰写，宋星、吴俊等近10位专家推荐，快速提升广告优化师数据分析能力。 《Python金融数据分析（原书第2版）》：不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。 《金融数据分析导论：基于R语言》：本书向读者展示了可视化金融数据的基本概念，共有7章内容，涉及R软件、线性时间序列分析、资产波动率的不同计算方法、波动率模型在金融中的实际应用、高频金融数据的处理、用于风险管理的量化方法等。 《基于R语言的金融分析》：本书关注计算机模拟技术，提供一站式解决方案，涵盖用R语言进行金融分析所需要的一切知识。 《电商数据分析与数据化运营》：作者从事电商行业10余年，是电商数据分析与运营专家。从业务、数据、运营3个维度为电商的经营和决策提供了科学的方法论，真正做到了“业务中有数据，数据中有运营”。 《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》：这是一本适合零基础读者快速入门并掌握Bokeh的实战指南，作者是Bokeh的先驱用户和布道者，实践经验丰富。本书从图形绘制、数据动态展示、Web交互等维度全面讲解Bokeh功能和使用，不涉及复杂的数据处理和算法，包含大量实战案例。 《ECharts数据可视化》：这是一部ECharts的实战手册，内容系统而全面，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。
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