爱华网入门篇：
1.《深入浅出数据分析》
内容简介：《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧；正文以后，意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具，在充分展现目标知识以外，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
本书构思跌宕起伏，行文妙趣横生，无论是职场老手，还是业界新人，无论是字斟句酌，还是信手翻阅，相信都能跟着文字在职场中走上几回，去体味数据分析领域的乐趣与挑战。
2. 《谁说菜鸟不会数据分析》
内容简介：《谁说菜鸟不会数据分析》基于通用的Excel工具，形式活泼，内容丰富而且充实，让人有不断阅读下去的动力。在8个章节中，分别讲解数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。
3. 《大数据时代》
内容简介：维克托•迈尔•舍恩伯格在书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
本书的核心在于大数据预测，并在书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。
4. 《深入浅出SQL》
内容简介：《深入浅出SQL》带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL(影印版)》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
5.《数据之美》
内容简介：本书通过世界上最好的数据工作者的示例，向读者展示处理数据的方法。本书使得读者可以站在优秀的数据设计师、管理者和处理者的肩上，去仔细审视涉及到数据的一些最有趣的项目。
进阶篇：
1.《精益数据分析》
内容简介：本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品，以及提升企业知名度。30多个案例分析，全球100多位知名企业家的真知灼见，为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验，让你深入理解精益创业、数据分析基础，和数据驱动的思维模式。
2.《网站分析实战》
内容简介：本书以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。
不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。
3.《R语言实战》
内容简介：通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！
4.《利用Python进行数据分析》
内容简介：还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
5.《深入浅出统计学》
内容简介：本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，。本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。
6.《用户体验度量》
内容简介：有效地测量任何产品的可用性都需要选择和使用正确的度量．并要有效地利用它所揭示出来的信息。《用户体验度量》首次介绍了相关实用资料．可以使可用性从业人员和产品开发人员完成这种测量。作者把几十个种度量整理成六类：绩效、基于问题的、自我报告式的、Web导航、综合性的／派生的， 以及生理／行为的。他们对每一种度量都进行了考察，并认真考虑了收集、分析和呈现这些数据的最佳方法。他们对使用任何技术来测量任何类型产品的可用性都提供了步进式指导。
7. 《The Wall StreetJournal Guide to Information Graphics》
内容简介：“华尔街日报”的新闻图形总监倾力之作，本书通过循序渐进的指南和清晰简洁的图形，为我们展示如何使用不同的技术来有效地传达消息。
高段位：
1.《数学之美》
内容简介：作者吴军博士几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式——如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。
2. 《数据挖掘与数据化运营实战》
内容简介：《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。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。
3.《集体智慧编程》
内容简介：本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
4. 《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》
内容简介：本书是数据挖掘领域的经典著作，数年来畅销不衰。全书从技术和应用两个方面，全面、系统地介绍了数据挖掘的商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。
5. 《数据可视化之美》
内容简介：在《数据可视化之美》中，20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。他们共同展示了可视化所能实现的功能以及如何使用它来改变世界。
6.《流量的秘密》
内容简介：《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》将运用最新的网络计量学方法，教你获取真正有价值的信息。
哪种市场营销活动最有成效？如何量化这些效果？应该从哪些衡量指标进行追踪？《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》介绍的Google Analytics分析工具，将帮你完美解决这些问题，让你真正量化网站的成效。
《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》讲述了安装和配置Google Analytics最实用的技术，目标很明确：将最大化网站潜力所需要的知道奉献给读者。通过了解网站的访客，你可以如手术刀般精准地调整网页内容和营销预算，以期获得更佳的投资回报率。
《流量的秘密:Google Analytics网站分析与优化技巧》适合市场营销人员、网站管理员、网站决策人员，还有所有对网站营销有商业兴趣的人。
7. 《数据化决策》
内容简介：数据无孔不入，大数据时代，谁掌握了数据，谁就能把握成功。“一切皆可量化”，道格拉斯这个大胆的宣言是解决诸多生活和商业问题的关键所在。本书详细讲解了：专注于量化不确定性、风险和数据价值；提供了令人拍案惊奇的测算无形之物的简便方法，让你仅仅基于已知数据就能准确决策；展示了丰富而精彩的量化案例，让身边的数据唾手可得。本书兼具实用性、可读性与趣味性，甚至让反感数据的人也能发现它的亲切。
8. 《机器学习》
内容简介：《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。
9.《数据挖掘与R语言》
内容简介：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。
10.《数据挖掘与知识发现》
内容简介：本书详细地介绍了关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法。
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