如何快速入门成为厉害的数据分析师，一份完整书单 - 简书
如何快速入门成为厉害的数据分析师，一份完整书单
“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
1.基础 － 统计学###
统计学是数据分析方法论中的核心基础，在数据分析的方法模型中，很大程度上都来源于统计学的方法，所以掌握统计原理是必须的。
《深入浅出统计学》
Dawn Griffiths
目前市面上最具娱乐性、最能够抓住读者注意力的统计学研读指南。透过生动活泼的手法与素材，为这个困难的主题提供最容易被接受的学习方式，贯穿全书的精辟解说让各种程度的学生都能够充分地理解统计学。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。
《数学之美》
此书名为数学之美，实为信息技术（自然语言处理）中的数学原理（统计语言模型）之美。更深刻地理解了大学所学的线性代数、概率论与数理统计和应该学而没学的随机过程、图论、机器学习的应用意义。作者深入浅出的宏观讲解，和恰到好处的细节展现，让读者很容易能感受到数学纵使在计算和证明上有许多繁琐巧妙的细节，但数学模型本身却是高度简洁高度具有概括力的，一些看似毫不相关的领域居然可以用同一个简单的数学模型来构建，这大概就是数学之"美”了吧。
《统计学》
这本书应该算是很多统计学科班人士的入门书籍了，同时也是很多高校的统计专业的教材。这本书可能是你从专业系统性地了解统计知识的书目了，内容涵盖了描述统计方法，推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。作者将计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果。
《统计学习方法》
系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。你要知道，这些是之后可以直接应用到你的数据分析项目中去的一些方法。从统计向机器学习深入和过渡，对目前目前的统计学习方法有全面的介绍。
2.入门 － 数据分析###
当了解了统计学的一些基础知识之后，你就可以正式上手学习较为基础的数据分析知识了，这一部分主要是了解数据分析和数据挖掘的方法、工具等理论上的东西，是为后续的数据分析实战打好基础。
《深入浅出数据分析》
Michael Milton
数据分析入门的经典书籍了，你会发现几乎每个给你推荐数据分析、数据挖掘书单的人都会推荐此书。此书最大的优点就是非常的简明易懂，还给你填了很多统计方面的坑，让没有统计知识的你不至于一脸懵逼。数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧等相关知识都有介绍。
《数据挖掘导论》
Pang-Ning Tan，Michael Steinbach
这绝对是你进入数据分析和数据挖掘领域的核心书籍，也是数据挖掘的入门经典。书中对数据、分类、关联分析、聚类和异常检测作出了细致入微的阐述。书中还有一些常用的数据挖掘算法和伪代码，可以作为延伸学习的。当然数据挖掘的东西更多的是要去理解，而不是记忆，理解理论背后的原理会让你在后续的实战中能够更加得心应手。
《数据挖掘概念与技术》
Jiawei Han，Micheline Kamber
范明 孟小峰
这本书的定位和《数据挖掘导论》的定位比较相似，都是在数据挖掘、分析技术的问题上的探讨。关于聚类、关联、分类的讲解都很到位。这本书虽然名为data mining，但其实思想都是machine learning的东西，这也可以是一个了解机器学习的不错的切入点。
3.实战 － 数据技术###
经过前面对于数据分析和数据挖掘知识的积累，相信你已经形成了最基本的数据分析知识体系，也对数据分析的方法和流程有了较为全面的了解。那么接下来就是应用这些东西来进行数据分析实战了。当然这个部分，你还需要学习一门编程语言，这里推荐Python。
《利用Python进行数据分析》
Wes McKinney
此书绝对是计算科学和数据分析经典中的经典，强大的地方在于，书中不仅建立了一个完善的python分析方法论体系，还有大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。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，所以这将是你真正意义上数据分析实战的开始。
《Python数据分析与挖掘实战》
从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。通过这本书，你完全可以阅读过程中，充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过自己进行上机实战掌握Python的数据分析。
《Python核心编程（第二版）》
Wesley J. Chun
要用python进行数据分析，学习python这门语言是必须的了，这本书就是python编程的经典。尤其是每一小节后面的核心笔记，讲解了一些有用的编程技巧和知识，知识点非常细致，你可以学到很多以前不知道的编程知识。当然这本书用来扫盲可能有一定的难度，可能更适合进阶，让你打扎实python 的基础。
4.进阶 － 机器学习###
经过前面的学习，你基本上已经能够进行简单的数据分析，并且能够较为完善地操作一些简单的数据了。那么机器学习这部分一定是提升你整个思维方式和数据分析水平的杀器。你将会有目的地去选择合适的方法应用在不同的场景，分析水平得以提升。
《机器学习》
简明而深刻，厚积薄发的评注非常开拓思维，多是游刃有余之后才可得出的见解。这确实是机器学习里优秀的中文书籍了，大牛周志航将机器学习中的模型方法，应用场景、理论推导、优化过程、算法等进行了全面而细致的讲解，堆积初级的宏观学习机器学习分析方法可以说是既简洁而又实用。
《机器学习实战》
Peter Harrington
用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！这本书会让你意识到那些被吹捧得出神入化的分类算法，竟然实现起来如此简单；那些看是高深的数学理论，其实一句话就能道明其本质；一切复杂的事物，出发点都是非常简单的想法。
《集体智慧编程》
TOBY SEGARAN
以机器学习与计算统计为主题背景，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。想把 paper 上的公式转变为可以运行的代码，这是件考验功力的事情这本书就是是修炼此种功力的武林秘笈之一。 最显著的特点是，实战性极强！ 针对每个算法，他从头到尾演示了一个完整的实现过程：从获取数据，组织存储，到算法实现，加载运算，再到最后的结果的分析利用。
5.补充 － 数据库技术###
在涉及到大量的数据之后，数据的存储可能会成为你要考虑的问题，所以关于SQL方面的知识作为一个数据分析师应该有所储备。好在这部分难度并不是很大，并且不要要特别深入的研究。
《深入浅出SQL》
O‘Reilly Taiwan公司
非常浅显易懂, 图表间的注释是本书精华所在. 细致到几近啰嗦，小白都可以轻松看懂，可能是因为数据库技术本身难度并不是特别大。作为入门的书相当的不错，有辅助理解的讲解和例子，同时有有练习题加深记忆。当然书的内容略多，如果你是需要快速学习的话，在你已经理解之后就不必过度扣细节，毕竟你可能需要更多在实战中应用。
《高性能MySQL》
Baron Schwartz 等
不可多得的分享MySQL实用经验的图书。它不但可以帮助MySQL初学者提高使用技巧，更为有经验的MySQL DBA指出了开发高性能MySQL应用的途径。经典自不必说，对于大多数的涉及数据存储的人来说，这都是一本好书。书中的知识点非常全面，但可能学习成本略高，并非全要掌握，作为遇到困难时的词典查阅也不错。
6.应用 － 商业问题处理###
这个时候你应该把学到的数据分析技能应用到实践中去了，去处理实际商业模型中的问题，解决企业在运营过程中数据驱动问题，这个时候，相信你已经打开数据分析的大门，你可以拥有一份收入可观、并且学之所用的工作了。
《精益数据分析》
Alistair Croll 等
这本书里讲解了创业公司该如何确定指标体系，如何用数据指导产品和运营。本书还针对电商、媒体、SaaS、双边市场、UGC等，列举了要关注的指标，并有丰富的案例。整个书的内容比较散，但依旧是讲互联网产品数据分析方面非常好的书了，对于想就职互联网数据分析的人来说非常实用。
7.如何学习###
可能你看到那么多书就头大，但是总结下来你需要掌握的无非以下几个技能：
统计学基础
1.常用模型理论
2.编程语言（如PYTHON）
3.机器学习方法
4.数据库技术
这些书并不需要全部涉猎，一切以掌握以上的几个技能为准。比如你之前就有统计的基础那么，统计学部分的书你就没必要看了。你也完全可以看了《深入浅出统计学》之后有感觉了就进行下一阶段的学习。
所以更重要的事情是带着学到的理论知识进入到实战的环节中去，这样才能提升你实际应用的能力，同时检验你是否真正理解和掌握了书中的方法论。关于编程语言并非一定是要python，只是因为python比较接近自然语言更容易理解和入门，并且确实强大够用，因而在此推荐。如果你对R感兴趣，这方面也有不少的经典书籍可以查阅。
独自学习的时候你肯定会遇到很多瓶颈，甚至让你开始怀疑人生，千万别气馁，带着实际的问题再次进入书籍，你会发现一些不一样的东西，对理论也会有更佳深入的了解。有时候你还需要去大牛们的paper中去寻找实际问题的答案，但是每当你解决一个问题，你就在level上要高出不少。
所以你大可不必纠结于其中的某个小问题，越快让自己有做实践的能力越好，获得成就和反馈的喜悦会让你热情大增，让你在实践中更高效地学习。
当你真正完成这些基础的学习，你会发现，原来你已经可以参加DataCastle的竞赛并且取得不错的成绩了，你将在竞赛中以更快的速度获得成长。
在成为厉害的数据分析师的路上……
时刻保持求知的欲望，成为Team中不可替代的人！
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 注:机器学习资料篇目一共500条,篇目二开始更新 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友...
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本帖最后由 胖胖小龟宝 于
09:19 编辑
一、统计学基础部分
<font color="#、《统计学》 David Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译 中国统计出版社
据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。
<font color="#、《Mind on statistics(英文版）》 机械工业出版社
只需要高中的数学水平，统计的扫盲书。有一句话影响很深：Mathematics as to statistics is something
like hammer, nails, wood as to a house, it\'s just the material and
tools but not the house itself。
<font color="#、《Mathematical Statistics and Data Analysis（英文版.第二版）》 机械工业出版社
看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。这本书理念很好，讲了很多新的东西，把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。Amazon上有书评。
<font color="#、《Business Statistics a decision making approach（影印版）》 中国统计出版社
在实务中很实用的东西，虽然往往为数理统计的老师所不屑
<font color="#、《Understanding Statistics in the behavioral science（影印版）》 中国统计出版社
和上面那本是一个系列的。老外的书都挺有意思的
<font color="#、《探索性数据分析》中国统计出版社 和第一本是一个系列的。大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。
二、回归部分
<font color="#、《应用线性回归》 中国统计出版社
还是著名的蓝皮书系列，有一定的深度，道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明，绝对是大开眼界啊！非常精彩的书
<font color="#、《Regression Analysis by example (3rd Ed影印版)》
这是偶第一本从头到底读完的原版统计书，太好看了。那张虚拟变量写得比小说都吸引人。没什么推导，甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”，主要就是将分
析，怎么看图，怎么看结果。看完才觉得回归真得很好玩
<font color="#、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社 不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格
<font color="#、《应用多元分析（第二版）》 王学民 上海财经大学出版社
现在好像就是用的这本书，但是请注意，这本书的亮点不是推导，而是后面和SAS结合的部分，以及其中的一些想法（比如P99 n对假设检验的影响，绝对是统计的感觉，不是推推公式就能感觉到的）。这是一本国内很好的多元统计教材。
<font color="#、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。对数学要求不高，证明也不够好，但的确是“统计书”，不是数学书。
<font color="#、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)》 Johnson & Wichem 著 中国统计出版社
个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。Amazon 上有人评论，评价很高的。不过据王学民老师说，这本书的证明还是有不太清楚，老外实务可以，证明实在不咋的，呵呵
四、时间序列
<font color="#、《商务和经济预测中的时间序列模型》 弗朗西斯著
Amazon 上五星推荐的书，讲了很多很新的东西也非常实用。我看完才知道，原来时间序列不知有AR(1) MA(1)啊，哈
<font color="#、《Forecasting and Time Series an applied approach(third edition)》 Bowerman & Connell 著
本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法，附上了SAS和Minitab程序
<font color="#、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译
绝对是该领域最权威，最经典的书了。王学民老师说：这本书不是那么好懂的，数学系的人，就算看得懂每个公式，未必能懂它的意思（不是数学系的人，还是别看了吧）。
<font color="#、《Sampling: Design and Analysis（影印版)》 Lohr著 中国统计出版社
讲了很多很新的方法，无应答，非抽样误差，再抽样，都有讨论。也很不好懂，当时偶是和《Advance Microeconomic
Theory》一起看的，后者被许多人认为是梦魇，但是和前者一比，好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊
六、软件及其他
<font color="#、《SAS软件与应用统计分析》 王吉利 张尧庭 主编
好书啊！！！！
<font color="#、《SAS V8基础教程》 汪嘉冈编 中国统计出版社
主要讲编程，没怎么讲统计。如果想加强SAS编程可以考虑。
<font color="#、《SPSS11统计分析教程（基础篇）（高级篇）》 张文彤 北京希望出版社
当初第一次看这本书，发现怎么几乎都看不懂，尤其是高级篇，现在终于搞清楚了：）
<font color="#、《金融市场的统计分析》 张尧庭著 广西师范大学出版社
张老师到底是大家，薄薄的一本书，言简意言简意赅，把主要的金融模型都讲清楚了。看完会发现，分析金融单单数学模型还是纸上谈兵，必须加上统计模型和统计方法才能真正应用。本书用的多元统计（代数知识）比较深
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观点有启发
狠给力，需要用功啃读，非常感谢：）
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好好& && && && &
收藏一份统计学好书单！
知常容·容乃公·公乃王。创新就是：学而问，问而思，思而行，行而果。福、禄、寿、喜、财，天上不会掉，舍而得之、顺
额& &。。。。。。。
谢谢分享，mark～
用的教材是伍德里奇的 不知道怎样
《商务和经济预测中的时间序列模型》 弗朗西斯著
这本书非常好，唯一的缺憾是没有习题
看Amazon上14年出了新版，不知变动大不大
谢谢分享，mark～
且学且珍惜
总结得挺好的，受用了，多谢多谢
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本帖最后由 jerker 于
13:28 编辑
一、《女士品茶》若说到统计学的科普书籍，这本书几乎是所有学过统计的人首推的一本。它不是一本女性读物，也不是一本介绍饮茶文化的书籍。如果只看书名标题，你可能会产生误解，很难将其与统计学联想到一起。不妨看看写在封面最上面那一行的字：“20世纪统计学是加何影响科学革命的&，相信这样一个气势宏大的副标题应该能打消不少人心中的疑虑。本书通过英国剑桥一群科学家及其夫人们在一个慵懒的午后所做的一个小小的实验为开篇，为读者展开了一个别样的关于20世纪统计革命的世界。当然，你不需要被这样一个充满了豪情壮志的题目给吓倒，这本书实际上并没有这么的野心勃勃——它的内容真的旨在介绍。?《女士品茶》是一本名人故事集。每一个章节的内容，作者都是以某一个著名的统计学家的介绍为开端，并以此为支点开始介绍与之相关的人物的故事以及他们所做的富有创造性的工作，以此来描述20世纪科学界的统计革命。全书一共29个章节，萨尔斯伯格用分章节介绍了如何设计一个统计实验、平均数、估计值、概率、随机、相关系数、回归、参数、极值分布、假设检验、T检验、钟形曲线、置信检验、大数定律、中心极限定理等一系列统计学的术语和概念。但萨尔斯伯格说：“我所选择贯穿统计学20世纪复杂理论的主线是和别人不同的。我希望读完本书后能有所启发，能进一步去体验统计革命的内涵。”出于不同的目的，本书的构思也完全不同，作者十分富有创意的将以上这些统计学必不可少的概念融入到了一个个统计大师的背景介绍中去。跃然纸上的是一个个大师鲜活的形象，是他们探索创新的坎坷的人生故事。在介绍费舍尔、皮尔逊、戈赛特、奈曼、博克斯等人所做的工作时，作者将这些统计概念以及数理知识全部使用了形象化的表达，使得全书没有一个数学符号，也没有一个数学公式，这十分利于那些没有数学基础的人理解统计学的世界。在书的后半部分内容中，作者介绍了更多在统计学上作出巨大贡献并将统计运用于质量管理、战事处理等多方面的前辈们的工作。然后在最后一章中，作者提出了一个需要我们关注的问题——统计还能有什么发展？这是值得所有人深思的一个问题，概率的意义到底是什么？而在21世纪甚至更远的未来，统计还能发展到怎样的地步呢——统计的发展脚步是永远不会停止的。?正如作者所说：“写这本书的初衷是为了向那些没有数学专业背景的人士解释这场统计革命，我已经尽力描述了在这场革命背后的基本思想，它将如何应用于其他科学领域？它将如何最终主导几乎所有科学领域？我也尽力用语言和实例解释了一些数学模型，使大家不用再去研究抽象的数学符号就能够理解。”本书把很多概念都形象化，既便于理解又能加深印象。但也需要注意的是，本书中涉及的统计概念实在太多，而作者的主要目标却不是其中的哪一个知识点。对于没有接触过统计的人以及只有初步涉猎过统计学的人来说，要想完全深入理解本书中涉及的统计内容可能会有难度，如果想深入学习，还需要阅读专业性更强的书籍才行。因此，推荐这本书作为初级读物的意图主要是为了培养读者对于统计学的兴趣，对于已经学过了统计的人来说则是知识的统筹和梳理了。二、《统计陷阱》生活在一个信息大爆炸的时代，我们每天都会接收到数以千计的信息，这是大数据云计算的时代。报纸、杂志、电视、广播、网络，这些都是信息的来源。面对真真假假、良莠不齐的信息，如何让一个消息更有说服力，或者说如何让民众接受这个消息？我想我们需要用数据说话，以此证明消息的准确性。所以，媒体总在要说明某一情况之后附上一个统计所得的数据，目的也正是在此。然而，那些统计数据、统计资料是真的吗？是否被媒体和宣传机构们利用，是否存在陷阱？假的统计资料会对读者形成误导，不会起到描述事实、传递信息的作用，所以要小心统计陷阱。?作为一名有着深厚统计背景的新闻记者，通过广泛调查、收集案例，达莱尔·哈夫写下了这本揭开统计骗局的书。?这是一本实用性很强同时适用面非常广的书。不需要多少的统计知识，我们每一个人都能将这本书看懂，完全不需要担心难以理解的问题。这本书给了我们一种新的思想，一种思考问题的方法；当我们在生活中再遇到这样的问题时，我们将不会轻易相信结论，而会愿意通过几个问题来验证此结论是否可信，等等。而这些对于其他的问题也同样的有效。?这本书自1954年出版至今，多次重印，也被译为多种文字，影响十分深远。廖颖林将其译为中文版并于2002年在上海财经大学出版，而在2009年，这本书又经由中国城市出版社出版，书名改为了《统计数字会撒谎》。时至今日，这本书的历史已经将近60年，但其在世界上的影响力依然是经久不衰，被誉为美国商业人士、研修人员重要的入门必修书之一。?三、《漫画统计学入门》作为一个漫画大国，日本的漫画家们不仅能用漫画讲或热血或浪漫或搞笑的故事，在各类漫画将读者们迷得寝食难安的时候，他们又将各个学科的知识插入到了漫画之中，娱乐补习两不误。从《灌篮高手》、《棒球英豪》、《足球小将》到《棋魂》、《交响情人梦》、《蜂蜜四叶草》，漫画家们从篮球、棒球等体育运动到围棋音乐美术还有历史等学科知识全部加入了漫画当中。也许你会以为这已经是极限了，《欧姆社学习漫画》系列丛书又一次打破了既定的范围。?《欧姆社学习漫画》丛书系列一共有23本书，内容分为电气电子类、物理类、数学类以及其他四个类别。所有的图书都是以漫画的形式介绍各种简单的科学知识。整个系列的丛书都是将高深的理科知识与卡通的漫画形象结合在一起，以一个完整的故事将这些知识点串联起来。这样不仅使得这些基础知识变得浅显易懂，也易于培养学生对于科学知识的兴趣。《漫画统计学》正是这个系列丛书中的一本。《漫画统计学》讲述的是一名叫琉衣的高中女生和她的家庭教师山本在统计补习课上发生的事情。而在这个补习的过程中，作者借由家庭教师山本之口将各种统计学的基础知识加入到了漫画的剧情当中，而琉衣则负责提出没有统计背景的人可能遇到的问题。说到漫画与专业统计知识的结合，《欧姆社学习漫画》并不是第一个这么做的科普书籍。实际上，早在1993年，拉里·戈尼克和沃尔科特·史密斯就合著了一本《CartoonGuideToStatistics》，这本书被全美数十所大学用作参考书，还被翻译成了多种文字，深受读者的喜爱，此书也在2001年由梁杰等人翻译成了中文版并经由辽宁教育出版社得以出版，出版的书名为《漫画统计学入门》，而在2010年1月，中国人口出版社再次出版了这本书，书名为《漫画玩转统计学》，译者为袁航。特意将这两本书写在一起，除了它们都是将漫画与统计相结合的书之外，也是想做一个比较。两本书给人的感觉不同，《欧姆社学习漫画统计学》是将全部的统计学知识都融入漫画的全部故事当中，《漫画统计学入门》的卡通更偏向于插图一些，而整本书中都插入了大量的图片，那些夸张而幽默的图像使得整个阅读过程变得形象而有趣，也易于加深读者对于与之相对的内容的概念的理解。对比两本书的内容，它们介绍到的知识点大致上是一样的，但《漫画统计学入门》显然显得更有条理，涉及的内容也相对多一些；同时，对于书中涉及的每一个知识点，作者都给出了基本的定义以及需要用到的公式以及数学符号，而不只是像前一本书中尽量采用容易理解的文字描述。因此，就专业性而言，《漫画统计学入门》明显要更胜一筹。?四、《机会的数学》我们在生活中不时地要与偶然性打交道。不期而遇的偶然机会，可以帮助人们渡过难关，也可能使人陷入困境，甚至决定一个人一生的命运。偶然性看似不可捉摸，它能否成为科学研究的对象呢？我们说在一定程度上是可以的。本书的目的就是对此作一个通俗而不失科学性的讨论，主要着重于它在收集和分析数据上的应用。陈希孺写的这本科普书《机会的数学》，它用通俗生动的实例为数理统计学的应用做了最好的诠释。五、《爱上统计学》正如这本书的名字一样，看完这本书，你会爱上统计学。从这本书的序言部分来看，作者写这本书的初衷是为了告诉他的学生们，其实统计学并不像他们想象中的那么难。而为了告诉读者为什么要学习统计学，作者在第一部分一开始的地方就举了三个例子，用这三个案例的结论，“点明了这门整理并分析资料使得资料更容易理解的科学使得研究任务可行”。?我们在2012年对统计学科普书籍的阅读情况做了一个问卷调查，样本有本校学生及网络上的随机学生。调查后的结论表明，从阅读量上来看，大部分的学生到目前为止都已经阅读了1-3本的统计类的科普书籍。?由于在大学之前，大多数的学生都没有接触过统计学，其概念等又相对来说比较抽象，因此很多人觉得统计学很难，但实际上统计学只是入门很难，入门之后学习难度将会逐渐降低，学习效果也将迅速提高。因此，读一些统计方面的科普书籍对于统计的学习是很有帮助的。还有一些与统计学有关的科普书籍，例如《统计学的世界》、《数理统计小史》、《统计学漫话》、C.R.劳的《统计与真理-怎样运用偶然性》、《从惊讶到思考》、《统计学概貌》、《数理统计学简史》等，这些统计学科普书籍也很有趣，久经考验。来源：中国统计 作者：李亚杰 陈樱(以上书籍，请自行论坛搜索)
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确切的说，是一个大学教授给没有学过统计学的科普读物~
break0oo0 发表于
确切的说，是一个大学教授给没有学过统计学的科普读物~
铁锷未残 发表于
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