数据分析书籍推荐

以下是一些关于数据分析的书籍推荐，可以帮助你深入了解数据分析领域。

中文推荐

1. 《数据科学入门》

   • 作者：李航
   • 简介：本书从数据科学的基本概念入手，逐步深入到数据预处理、特征工程、模型选择和评估等环节。

2. 《Python数据分析基础教程》

   • 作者：Wes McKinney
   • 简介：本书详细介绍了Python在数据分析中的应用，包括NumPy、Pandas、Matplotlib等库的使用。

3. 《机器学习实战》

   • 作者：Peter Harrington
   • 简介：本书通过实际案例介绍了机器学习的基本概念和算法，适合初学者和有一定基础的读者。

英文推荐

1. "Data Science from Scratch"

   • Author: Joel Grus
   • Summary: This book introduces the basic concepts of data science and covers topics such as data preprocessing, feature engineering, model selection, and evaluation.

2. "Python Data Analysis"

   • Author: Wes McKinney
   • Summary: This book provides a comprehensive guide to using Python for data analysis, including libraries such as NumPy, Pandas, and Matplotlib.

3. "Machine Learning in Action"

   • Author: Peter Harrington
   • Summary: This book introduces the basic concepts of machine learning and covers algorithms such as decision trees, support vector machines, and neural networks.

更多数据分析资源，请访问数据分析教程。