9.
入门五星推荐。里面很多图表实例，手把手教你如何EXCEL画图，对各种知识点（平均值，模式，中值，方差，标准偏差）的讲解相当的到位，比起大学里的各种课本靠谱。
10.统计学基础书可以看一下：:统计学习三大巨匠Trevor Hastie, Robert Tibshirani和Friedman《the elements of statistical learning》了，也提到了Trevor Hastie, Robert Tibshirani的13年的新书《An Introduction to Statistical Learning: with Application in R》
《the elements of statistical learning》中文版是清华大学出的版社的
《统计学习基础》，这个嘛，不推荐，翻译得不好，很多术语和表述都不够"统计"，但是我认为能翻译巨作的，都是有贡献的。
《An Introduction to Statistical Learning: with Application in R》的中文版是机械工业出版社的
《统计学习导论：基于R的应用》，15年6月份出来的新书，译者和原书作者都是在同一个领域搞研究的，可以说是同宗同源啦，水平也是相当高的；以前找我推荐书的，都被安利了这本；甚至还有书还没上市就被我安利的人...
也有回答提到了吴喜之老师的《从数据到结论》，其实我会更加推荐吴喜之老师的另外一本
《统计学：从概念到数据分析》，这本书搜索成本比《从数据到结论》要稍微高一点，吴老师一惯的风格，书特别薄，三言两语点透方法的精髓；而且也都有R代码；
进阶版
作者Cathy O’Neil是哈佛大学的博士，MIT的数据博士后，曾今作为一名Quant在对冲基金D.E. Shaw 工作，目前是一家纽约初创公司的Data scientist 。这本书需要有一定的编程和理论基础，作为入门教材来说有点难，虽然只有400来页，但是涉及的知识点很全面。每一章节的核心内容都附有编程案例，R/Python/Shell三种语言任君挑选。
2.《Python for Data Analysis》中文版图书链接：https://book.douban.com/subject/25779298/
Python数据分析必看，适合入行不久的数据分析师。作者有多年的Python数据分析工作经验，对各种Pyhon包iPython，NumPy，pandas，matpotlib等有着很深的理解。看完这本，敲完代码，Python数据分析就算入行了。
4.
《Python Data Science Handbook》一本包含Python数据分析各个包的工具书，比如numpy pandas matplotlib scikit learn等，便于学习查阅使用。
2016年6月出版的，500页保质保量，作者（
Jake VanderPlas）是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员，研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库，后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人（或者R基础），并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。
5.
《Storytelling with Data》
作者Cole NussbaumerKnaflic，私募分析师，前Google人力分析团队总监。本书展示了如何高效率展示量化资讯，如何用丰富的资料讲故事。Google内部的数据可视化课程讲师，之前也在Maryland Institute College of Art兼职讲师。如果你想知道如何以图叙事，这边好书不容错过。
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作者：呆小槑
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作者：Han Hsiao
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