Было бы интересно поделиться с вами одними из наиболее популярных книг по анализу, с которыми мне удалось познакомиться лично. С радостью прочитаю ваши книжные рекомендации в комментариях :)

1. Погружение в аналитику данных by George Mount. Книга заявлена как «пособие» к переходу из аналитики данных в Экселе к работе с данными в R и Python, однако уже с самого начала ее размеры привели к некоторым сомнениям в том, что информация будет полной. Так и оказалось: после прочтения каждой из глав, каждой страницы, складывалось ощущение максимальной беглости и неуглубленности в темы. В дополнение это была моя первая прочтенная книга после основных курсов по pandas, matplotlib, seaborn и эконометрике в университете, так что дополненности информации действительно не хватало, особенно по питону, которому посвящена лишь пара страниц. Из плюсов можно отметить, что на последних страницах есть удобный предметный указатель с теми минимальными понятиями, формулами и функциями, а также со страницами, на которых они описаны

2. Практическая статистика для специалистов Data Science от Питера Брюса, Эндрю Брюса и Питера Гедека.

Моя любимая книга-пособие по анализу данных. Максимально объемно, научно и разумно расписаны все необходимые функции в R и Python, которые, кстати, находятся в пропорции 1:1, а также максимально широко рассмотрены темы и понятия математической статистики и эконометрики вплоть до машинного обучения. Часто обращаюсь именно к данной книге, так как параллельно теоретическим методам мат стата прикладываются разобранные коды на питоне и R. Рекомендация и для начинающих, и для таких забывчивых, как я.

3. Как лгать при помощи статистики от Даррела Хаффа.

Небольшая книга «на вечер». Читается с большим интересом, так как описываются реальные практические примеры. Рассматриваются как возможные спекуляции из разряда «медиана-мода-среднее», так и формулировки, с которыми в математической статистике нужно быть максимально осторожным (если, конечно, действительно не хочешь ввести кого-либо в заблуждение). Отдельно хотелось бы выделить примеры махинаций с графиками, так как там действительно все оказалось очень наглядно) Из минусов стоит отметить, что книга была написана еще в 1954 году, так что все примеры взяты исключительно из журналов/газет Америки до соответствующего года.