送书，送直播！送出10本图书

本期为大家推荐图灵出品的 Python/R 语言相关的数据分析、数据挖掘、数据科学图书，共10本，文末请大家针对自己喜欢的图书积极留言，为大家送出10本图书的福利。

1. 用数据讲故事

作者：Cole Nussbaumer Knaflic

译者：陆昊 , 吴梦颖

学会用数据讲故事，让沟通更高效、更直接

告别粗糙图表和PPT，让客户满意，给自己加分

秋叶、范冰、邓凯等知名数据分析专家联袂推荐

前 Google 人力分析团队经理作品，数据时代每个人最需要的技能。要有数据，要理解数据，要可视化呈现数据，而且要干净地呈现，还要围绕你的呈现讲述一个好故事。作者通过大量案例介绍如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。

2. 有趣的统计：75招学会数据分析

作者：Bruce Frey

译者：邹澍

本书介绍的实用技巧运用了统计学原理，还借鉴了教育学和心理学上的测量和实验研究方法。这些技巧可以帮你解决商业、游戏以及日常生活中的各类问题。本书主要内容：

在德州扑克、二十一点、轮盘赌、骰子游戏甚至买彩票时如何聪明地下注

设计能稳操胜券的酒吧赌注，赢到钱，在朋友面前赚足面子

预测体育比赛结果，知道足球比赛中何时应该“得两分”

揭秘惊人巧合，辨别真正的随机行为和表面上的随机行为

识别伪造数据，揭穿欺骗行为，破解密码

如何将观察结果与被观察对象分离

3. R语言实战（第2版）

作者：Robert I. Kabacoff

译者：王小宁刘撷芯黄俊文

最受欢迎的R语言图书升级版

用R轻松实现数据挖掘、数据可视化

新增预测性分析、简化多变量数据等近200页内容

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。

4. R图形化数据分析

作者：John Jay Hilfiger

译者：王洋洋

将复杂数据图形化，使其一目了然

数据分析和可视化入门首选

无需数学、编程等技术背景

本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。

5. Python数据处理

作者：Jacqueline Kazil，Katharine Jarmul

译者：张亮，吕家明

教你学会轻松处理数据的方法，将数据处理过程自动化！

全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理！

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

6. Python数据科学入门

作者：Dmitry Zinoviev

译者：熊子源

本书以Python语言讲述数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。

7. Python数据挖掘入门与实践

作者：Robert Layton

译者：杜春晓

全面释放Python的数据分析能力

掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目

本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！

8. 数据挖掘导论

作者：Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar

译者：范明范宏建等

数据挖掘领域经典作品

面介绍数据挖掘的理论和方法

提供读者将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识

本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的高级主题。

9. Python编程从入门到实践

作者：Eric Matthes 　

译者：袁国忠

Amazon编程入门类榜首图书，年度最值得关注Python入门书

同时使用Python 2.7 和Python 3.5 讲解，全面、详细、深入浅出

从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目

全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

10. Spark快速大数据分析

作者：Holden Karau等

译者：王道远

Spark作者及核心成员作品，Spark社区贡献者执笔翻译

Spark入门第一书

本书全面介绍Spark核心概念和基本原理，注重Spark用法。教会读者用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集，使用简短的代码实现复杂的并行作业，了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。

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