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共十二本书的PDF,由浅入深，分为十二类
第一类：数据分析基础
《深入浅出数据分析》（有）
通俗简单，却能够让读者对数据分析的相关概念有大致的了解，诠释了数据分析的基本步骤，实验方法，还有数据整理技巧，为读者搭建了走向深入研究的桥梁。
第二类：Excel图标基础
《Excel图表之道》（有）
告诉读者如何设计和制作专业的商务图表，作者对一些全球顶尖商业杂志上的精彩图表案例进行分析，给出基于Excel的实现方法，包括数据地图、动态图表、仪表板等众多高级图表技巧。
第三类：数据分析思维
《麦肯锡图表工作法》（有）
从解决问题的需求出发，在金字塔原理、MECE原则、SCQOR故事展开法等基础上，归纳了麦肯锡盛行数十年的图表工作法的技巧，打造了可视化、简单化、精确化的图表武器，让人们可以极快地解决复杂的问题。
第四类：统计学基础
《深入浅出统计学》（有）
很容易阅读，但所讲的知识在数据分析中都是常见且必须掌握的，比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到；比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，都是关于数据分析的统计学知识。
第五类：数据分析进阶
《精益数据分析》（有）
将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。书中并没有讲到具体的数据分析技术，主要分析了各种产品中用到的指标、模型和“数据驱动型产品”的一些思路。
第六类：数据挖掘基础
《数据挖掘导论（完整版）》（有）
全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。
第七类：数据可视化
《数据可视化之美》（有）
20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等，展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。
第八类：SQL基础
《SQL必知必会》（有）
针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提供了大量简明的实例。讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。通过本书，读者能够从没有多少SQL经验的新手，迅速编写出世界级的SQL！
第九类：Python基础
《深入浅出Python》（有）
全面介绍了Python的基础知识，然后扩展到持久化、异常处理、Web开发、SQLite、数据处理和Google应用引擎中去。也指导读者如何为Android编写移动应用，希望帮助读者成为真正的Python编程员。
第十类：R语言基础
《R语言实战（第2版）》（有）
从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透彻，极具实用性。通读本书，读者将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。
第十一类：机器学习
《机器学习》（有）
在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识。不过, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免。
第十二类：数据分析的实战应用
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》（有）
本书通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。
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