《高效商业分析——Excel建模与决策》基于Excel 这一最常见的工具介绍商业分析在业务中的应用，帮助我们做出更优异的商业决策。书中不但提供了商业分析的基础知识，还讲解了数据分析与统计的基本工具和方法，包括用Excel 实现数据的视觉展现、概率分布和数据建模、抽样与估计以及统计推断，为构建和分析预测模型、运用回归和预测技巧、仿真和风险分析等提供了方法，并介绍了数据挖掘的概念。书中提供了各种优化模型及应用，最后介绍了决策分析的理念、工具和方法。 《高效商业分析——Excel建模与决策》不但适合MBA，还适合统计、计算机等相关专业选作教材，此外，本书适合进行公司决策分析、大数据分析等相关人员参考阅读。

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，从而同时降低资源使用量和计算时间。 《重构大数据统计》提出了一套完整的关于大数据统计的计算理论，包括常用的各种统计量和统计方法。 《重构大数据统计》提供大量的示例程序代码帮助读者进一步了解算法细节，便于将书中的方法运用于实际计算。 《重构大数据统计》适合对大数据分析感兴趣的读者阅读：前面章节比较容易理解，包含了常用统计量的计算；后面的各章节需要读者具备一些基础知识。建议读者根据自己的兴趣和工作需要，选择相应的内容参考。

本书分为上下两部分，旨在指导你如何使用R，并提供练习的机会。上半部分主要介绍R的技术细节和使用技巧。每章都简要介绍了一组不同的数据类型（例如第4章介绍向量、矩阵和数组）或概念（例如第8章介绍分支和循环）。下半部分更侧重实践，展示了从输入数据到发布结果这一标准的数据分析流程。 即使你没有任何编程基础，也能顺利阅读本书。 编写简单的R程序，知道R语言能做什么 使用向量、数组、列表、数据框和字符串等数据类型 掌握条件语句以及分支和循环控制语句 应用R的扩展包，将你自己的工作成果打包发给其他人 清理从各种来源导入的数据 通过可视化和汇总统计理解数据 使用统计模型传递关于数据的定量判断并进行预测 了解编写数据分析代码时出现错误的应对措施

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。

这本书主要是用 pandas 连接 SciPy 和 NumPy，用pandas做数据处理是Pycon2012上一个很热门的话题。另一个功能强大的东西是Sage，它将很多开源的软件集成到统一的 Python 接口。 Python for Data Analysis is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language. Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, this hands-on book is packed with practical cases studies. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing. Use the IPython interactive shell as your primary development environment Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features Get started with data analysis tools in the pandas library Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Measure data by points in time, whether it’s specific instances, fixed periods, or intervals Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》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。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。 《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》共19章，分为三个部分：基础篇（第1～4章）系统介绍了数据分析挖掘和数据化运营的相关背景、数据化运营中“协调配合”的核心，以及实践中常见分析项目类型；实战篇（第6～13章）主要介绍实践中常见的分析挖掘技术的实用技巧，并对大量的实践案例进行了全程分享展示；思想意识篇（第5章，第14～19章）主要是有关数据分析师的责任、意识、思维的培养和提升的总结和探索，以及一些有效的项目质控制度和经典的方法论介绍。 海报：

中译本序 每当我们看到一个新的软件，第一反应会是：为什么又要发明一个新软件？ggplot2是R世界里相对还比较年轻的一个包，在它之前，官方R已经有自己的基础图形系统（graphics包）和网格图形系统（grid包），并且Deepayan Sarkar也开发了lattice包，看起来R的世界对图形的支持已经足够强大了。那么我们不禁要问，为什么还要发明一套新的系统？ 设计理念 打个比方，想想我们小时候怎样学中文的。最开始的时候我们要识字，不认识字就没法阅读和写作，但我们并不是一直按照一个个汉字学习的，而是通过句子和具体的场景故事学习的。为什么不在小学时背六年字典呢？那样可能认识所有的汉字。原因很简单，光有单字，我们不会说话，也无法阅读和写作。缺的是什么？答案是对文字的组织能力，或者说语法。 R的基础图形系统基本上是一个“纸笔模型”，即：一块画布摆在面前，你可以在这里画几个点，在那里画几条线，指哪儿画哪儿。后来lattice包的出现稍微改善了这种情况，你可以说，我要画散点图或直方图，并且按照某个分类变量给图中的元素上色，此时数据才在画图中扮演了一定的中心角色，我们不用去想具体这个点要用什么颜色（颜色会根据变量自动生成）。然而，lattice继承了R语言的一个糟糕特征，就是参数设置铺天盖地，足以让人窒息，光是一份xyplot()函数的帮助文档，恐怕就够我们消磨一天时间了，更重要的是，lattice仍然面向特定的统计图形，像基础图形系统一样，有直方图、箱线图、条形图等等，它没有一套可以让数据分析者说话的语法。 那么数据分析者是怎样说话的呢？他们从来不会说这条线用#FE09BE颜色，那个点用三角形状，他们只会说，把图中的线用数据中的职业类型变量上色，或图中点的形状对应性别变量。有时候他们画了一幅散点图，但马上他们发现这幅图太拥挤，最好是能具体看一下里面不同收入阶层的特征，所以他们会说，把这幅图拆成七幅小图，每幅图对应一个收入阶层。然后发现散点图的趋势不明显，最好加上回归直线，看看回归模型反映的趋势是什么，或者发现图中离群点太多，最好做一下对数变换，减少大数值对图形的主导性。 从始至终，数据分析者都在数据层面上思考问题，而不是拿着水彩笔和调色板在那里一笔一划作图，而计算机程序员则倾向于画点画线。Leland Wilkinson的著作在理论上改善了这种状况，他提出了一套图形语法，让我们在考虑如何构建一幅图形的时候不再陷在具体的图形元素里面，而是把图形拆分为一些互相独立并且可以自由组合的成分。这套语法提出来之后他自己也做了一套软件，但显然这套软件没有被广泛采用；幸运的是，Hadley Wickham在R语言中把这套想法巧妙地实现了。 为了说明这种语法的想法，我们考虑图形中的一个成分：坐标系。常见的坐标系有两种：笛卡尔坐标系和极坐标系。在语法中，它们属于一个成分，可自由拆卸替换。笛卡尔坐标系下的条形图实际上可以对应极坐标系下的饼图，因为条形图的高可以对应饼图的角度，本质上没什么区别。因此在ggplot2中，从一幅条形图过渡到饼图，只需要加极少量的代码，把坐标系换一下就可以了。如果我们用纸笔模型，则可以想象，这完全是不同的两幅图，一幅图里面要画的是矩形，另一幅图要画扇形。 更多的细节在本书中会介绍，这里我们只是简略说明用语法画图对用纸笔画图来说在思维上的优越性；前者是说话，后者是说字。 发展历程 ggplot2是Hadley在爱荷华州立大学博士期间的作品，也是他博士论文的主题之一，实际上ggplot2还有个前身ggplot，但后来废弃了，某种程度上这也是Hadley写软件的特征，熟悉他的人就知道这不是他第一个“2”版本的包了（还有reshape2）。带2的包和原来的包在语法上会有很大的改动，基本上不兼容。尽管如此，他的R代码风格在R社区可谓独树一帜，尤其是他的代码结构很好，可读性很高，ggplot2是R代码抽象的一个杰作。读者若感兴趣，可以在GitHub网站上浏览他的包：https://github.com/hadley。在用法方面，ggplot2也开创了一种奇特而绝妙的语法，那就是加号：一幅图形从背后的设计来说，是若干图形语法的叠加，从外在的代码来看，也是若干R对象的相加。这一点精妙尽管只是ggplot2系统的很小一部分，但我个人认为没有任何程序语言可比拟，它对作为泛型函数的加号的扩展只能用两个字形容：绝了。 至2013年2月26日，ggplot2的邮件列表（http://groups.google.com/group/ggplot2 ）订阅成员已达3394人，邮件总数为15185封，已经成为一个丰富、活跃的用户社区。未来ggplot2的发展也将越来越依赖于用户的贡献，这也是很多开源软件最终的走向。 关于版本更新 原书面世之时，ggplot2的版本号是0.8.3，译者开始翻译此书时是0.9.0版本；该版本较之0.8.3，内部做了一些大改动。此后，ggplot2频繁升级，目前版本号是0.9.3，当然这也给本书的翻译过程带来了相当大的麻烦。因为译者不但要修正原书中大量过时的代码、重新画图，还要修正过时的理念，以及处理数次版本更新的影响。所幸，在翻译过程中，译者得到了本书审校殷腾飞博士、ggplot2开发者Hadley Wickham和Wistong Chang的大力帮助。 如果你是老用户，那么可能需要阅读下面的小节。之后ggplot2有过多次更新，尤其是0.9.0之后，ggplot2的绘图速度和帮助文档有了质的飞跃。关于0.9的更新，读者可以从https://github.com/downloads/hadley/ggplot2/guide-col.pdf下载一份细致的说明文档，但原文档比较长，而且有些内部更新问题我们也不一定需要了解，因此这里给一段概述。 ggplot2的帮助文档大大扩充了，过去头疼的问题之一就是一个函数里面不知道有哪些可能的参数，例如theme()函数，现在已经有了详细说明。 新增图例向导函数guide_legend()和guide_colorbar()，前者可以用来指导图例的排版，例如可以安排图例中元素排为n行m列；后者增强了连续变量图例的展示，例如当我们把颜色映射到一个连续变量上时，过去生成的图例是离散的，现在可以用这个函数生成连续颜色的图例（渐变色）。 新增几何对象函数geom_map()（让地图语法变得更简单），geom_raster()（更高效的geom_tile()），geom_dotplot()（一维点图，展示变量密度分布）和geom_violin()（小提琴，实为密度曲线）。 新增统计变换函数stat_summary2d()（在二维网格上计算数据密度），stat_summary_hex()（在六边形“蜂巢”上计算数据密度），stat_bindot()（一维点图密度），stat_ydensity()（密度曲线，用于小提琴图）。 facet_grid()支持X轴和Y轴其中一者可以有自由的刻度（根据数据范围而定），以往要么所有切片使用同样的坐标轴刻度，要么所有都自由。 geom_boxplot()开始支持画箱线图的凹槽（notch），就像R基础图形系统中的boxplot()函数。 新增函数ggmissing()用来展示缺失值的分布，ggorder()按照数据观察顺序先后画折线图，ggstructure()展示数据热图。 另外这次更新涉及到一些函数参数名称的变化，如果旧代码在这个版本中报错说有未使用的参数，那么用户需要再次查看帮助文档，确保输入的参数在函数中存在。在所有这些表面的更新背后，实际上ggplot2很大程度上被重写了，例如开始使用R自带的S3泛型函数设计，以及将过去ggplot2的功能继续模块化为一些独立的包，一个典型的例子就是标度部分的功能被抽象到scales包中，从数据映射到颜色、大小等外观属性可以由这个包直接完成。这种分拆也使得其他开发者可使用过去ggplot2内部的一些功能函数。 0.9.1版本主要解决了0.9.0版本中的一些漏洞。ggplot2在2012年9月4日发布了新的版本0.9.2，其中一些特性和更新有必要提及： 采用了全新的主题（theme）系统，opts()函数已被标记为“不推荐使用”（deprecated），将在未来版本中被取消，取而代之的是theme()函数，主题元素（theme element）由属性列表构成，支持继承，主题之间可以直接进行合并等操作。详情参见wiki页面：https://github.com/wch/ggplot2/wiki/New-theme-system 。 依赖于新的gtable包。 用来更方便地调整修改ggplot2图形中的图元，ggplotGrob()会返回一个gtable类，这个对象可以利用gtable包中提供的函数和接口进行操作。 所有“模板”类型的图形函数，比如plotmatrix()，ggorder()等等，已被标记为“不推荐使用”（deprecated），将在未来版本中取消。 在本书出版之际，ggplot2更新到了版本0.9.3，修复了0.9.2的一些漏洞，其主要更新包括 不再支持plotmatrix()函数。 geom_polygon()提速，比如世界地图的绘制快了12倍左右。 新增部分主题，比如theme_minimal()，theme_classic()。 本书的所有代码和图片都是针对新版本0.9.3的，在内容方面也根据版本更新对原文做了适当的增删填补，以满足读者的需求。 本书把影响正文阅读的彩图集中放在附录后面，读者可以随时翻阅。 致谢 在听说我们翻译完这本书之后，本书原著Hadley很高兴，给我们发邮件说： I am excited and honoured to have my book translated to Chinese. ggplot2 has become far more popular than I ever imagined, and I'm excited that this translation will allow many more people to learn ggplot2. I'm very grateful that Yihui and his team of translators (Nan Xiao, Tao Gao, Yixuan Qiu, Weicheng Zhu, Taiyun Wei and Lanfeng Pan) made this possible. One of the biggest improvements to ggplot2 since the book was first written is the ggplot2 mailing list. This is a very friendly environment where you can get help with your visualisations, and improve your own knowledge of ggplot2 by helping others solve their problems. I'd strongly encourage you to join the mailing list, even if you think your English is not very good -- we are very friendly people. 我们感谢这本书的译者，包括邱怡轩（第1~2章）、主伟呈（第3~4章）、肖楠（第5~6章）、高涛（第7~8章）、潘岚锋（第9章）、魏太云（第10章、附录以及翻译过程的协调安排和全书的LaTeX排版工作）。所有译者均来自于统计之都（http://cos.name ）。 爱荷华州立大学的殷腾飞博士、中国人民大学统计学院的孟生旺教授、浙江大学的张政同学通读了译稿，提出了很多有用的建议，殷腾飞博士还提供了大多数新版本中的解决方案，并担任本书的审校。肖凯老师和余光创博士分别对第1~4章、第8~10章以及附录提出了很多修改意见，此外，中国人民大学的陈妍、李晓矛、谢漫锜三位同学、中国再保险公司的李皞先生、百度公司的韩帅先生、eBay公司的陈丽云女士、Mango Solutions公司的李舰先生、京东商城的刘思喆先生、首钢总公司的邓一硕先生、新华社的陈堰平先生在此书的翻译过程中也曾提过不少宝贵的建议，在此一并表示感谢。 为了更好地服务社区，我们还建立了翻译主页：https://github.com/cosname/ggplot2-translation ，读者可以在这里得到最新的勘误和书中的代码，也可以随时提出任何问题。 谢益辉 2013年2月26日

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、缺点和分析目标的基本理解。

《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》以IBM SPSS Statistics 20.0和IBM SPSS Modeler 14.1为工具，提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析／挖掘案例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。《IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》所附光盘包括案例数据和分析程序／流文件，读者可完整重现全部的分析内容。

统计学：从数据到结论，ISBN：9787503749964，作者：

大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理，ISBN：9787115291318，作者：（美） Anand Rajaraman （美） Jeffrey David Ullman 著，王 斌 译

This third edition of a classic textbook presents a comprehensive introduction to Bayesian data analysis. Written for students and researchers alike, the text is written in an easily accessible manner with chapters that contain many exercises as well as detailed worked examples taken from various disciplines. This third edition provides two new chapters on Bayesian nonparametrics and covers computation systems BUGS and R. It also offers enhanced computing advice. The book's website includes solutions to the problems, data sets, software advice, and other ancillary material.

《菜鸟7步学会数据分析》以Boss、小强、王哥之间的任务布置、任务交流、任务解决为主线，讲解数据分析的基本工作。全书共分7章，层层深入，分别讲解数据分析的必备知识，包括数据分析意图、数据准备、数据处理、数据分析等七个部分。

《一本书学会做数据分析:成功商务人士案头必备》结合具体的商务实例对Excel软件和数据分析进行了详细介绍，在分析实例的同时，还穿插了小知识、小技巧等内容，以帮助读者全面了解Excel的主要功能，熟练掌握数据分析的基本方法。《一本书学会做数据分析:成功商务人士案头必备》内容全面、系统，具有很强的实用性。 《一本书学会做数据分析:成功商务人士案头必备》适合企业的经营管理人员、财务人员、销售人员、数据分析人员及其他职场人士阅读。

R is rapidly becoming the standard for developing statistical software, and R in a Nutshell provides a quick and practical way to learn this increasingly popular open source language and environment. You'll not only learn how to program in R, but also how to find the right user-contributed R packages for statistical modeling, visualization, and bioinformatics.

Based on their extensive experience with teaching R and statistics to applied scientists, the authors provide a beginner's guide to R. To avoid the difficulty of teaching R and statistics at the same time, statistical methods are kept to a minimum. The text covers how to download and install R, import and manage data, elementary plotting, an introduction to functions, advanced plotting, and common beginner mistakes. This book contains everything you need to know to get started with R.

This book describes ggplot2, a new data visualization package for R that uses the insights from Leland Wilkison''s Grammar of Graphics to create a powerful and flexible system for creating data graphics. With ggplot2, it''s easy to: * produce handsome, publication-quality plots, with automatic legends created from the plot specification * superpose multiple layers (points, lines, maps, tiles, box plots to name a few) from different data sources, with automatically adjusted common scales * add customisable smoothers that use the powerful modelling capabilities of R, such as loess, linear models, generalised additive models and robust regression * save any ggplot2 plot (or part thereof) for later modification or reuse * create custom themes that capture in-house or journal style requirements, and that can easily be applied to multiple plots * approach your graph from a visual perspective, thinking about how each component of the data is represented on the final plot. This book will be useful to everyone who has struggled with displaying their data in an informative and attractive way. You will need some basic knowledge of R (i.e. you should be able to get your data into R), but ggplot2 is a mini-language specifically tailored for producing graphics, and you''ll learn everything you need in the book. After reading this book you''ll be able to produce graphics customized precisely for your problems, and you''ll find it easy to get graphics out of your head and on to the screen or page.

In this insightful book, you'll learn from the best data practitioners in the field just how wide-ranging - and beautiful - working with data can be. Join 39 contributors as they explain how they developed simple and elegant solutions on projects ranging from the Mars lander to a Radiohead video. With "Beautiful Data", you will: explore the opportunities and challenges involved in working with the vast number of datasets made available by the Web; learn how to visualize trends in urban crime, using maps and data mashups; discover the challenges of designing a data processing system that works within the constraints of space travel; also learn how crowdsourcing and transparency have combined to advance the state of drug research; and, understand how new data can automatically trigger alerts when it matches or overlaps pre-existing data. Learn about the massive infrastructure required to create, capture, and process DNA data. That's only small sample of what you'll find in "Beautiful Data". For anyone who handles data, this is a truly fascinating book. Contributors include: Nathan Yau; Jonathan Follett and Matt Holm; J.M. Hughes; Raghu Ramakrishnan, Brian Cooper, and Utkarsh Srivastava; Jeff Hammerbacher; Jason Dykes and Jo Wood; Jeff Jonas and Lisa Sokol; Jud Valeski; Alon Halevy and Jayant Madhavan; Aaron Koblin and Valdean Klump; Michal Migurski; Jeff Heer; Coco Krumme; Peter Norvig; Matt Wood and Ben Blackburne; Jean-Claude Bradley, Rajarshi Guha, Andrew Lang, Pierre Lindenbaum, Cameron Neylon, Antony Williams, and Egon Willighagen; Lukas Biewald and Brendan O'Connor; Hadley Wickham, Deborah Swayne, and David Poole; Andrew Gelman, Jonathan P. Kastellec, and Yair Ghitza; and, Toby Segaran.