统计设计书籍（统计设计包括）

本篇目录：

1、有什么推荐的统计学书籍?
2、有哪些入门或中级程度的统计与数据处理分析书籍?
3、如需查找历年统计数据最好使用什么类工具书
4、有哪些推荐的经济统计的入门书籍
5、统计模式识别相关书籍
6、统计学方面有什么好书推荐,最好分难易,最好能推荐3本以上,

有什么推荐的统计学书籍?

1、对于概率论与数理统计的学习者，不可错过贾俊平和袁卫的《统计学》(适合精读与记忆)，以及茆诗松的《概率论与数理统计教程》(重在计算和证明，实战习题丰富)。

2、统计数字会撒谎 (豆瓣)，中国城市出版社. David Salsburg：女士品茶 (豆瓣)——20世纪统计怎样变革了科学，中国统计出版社. Dawn Griffiths：深入浅出统计学 (豆瓣)，电子工业出版社. Michael Milton：深入浅出数据分析 (豆瓣)，电子工业出版社. 西内启：看穿一切数字的统计学 (豆瓣)，中信出版社。

3、一本《赤裸裸的统计学》成为热门，广受推荐。

4、David Freedman等著《统计学》，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。曼昆《经济学原理》，内容丰富，语言平实，推荐看英文原著，国内翻译的语言太专业了，而且有些编写的还属于前后矛盾的。

有哪些入门或中级程度的统计与数据处理分析书籍?

1、《数据挖掘导论(无缺版)》本书全面介绍了数据挖掘，包括了五个主题：数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术，然后一章谈论高档概念和算法。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同，还可以了解更多重要的高档主题。

2、数据分析入门级的学习书籍有很多，以下是一些推荐的书籍：《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。

3、《谁说菜鸟不会数据分析》不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。

如需查找历年统计数据最好使用什么类工具书

年鉴。年鉴是按年代顺序用表格形式编制的查考时间或大事的工具书。年鉴检索工具中可以得到历年的统计数据。检索工具是用于报道、存储和查找文献线索的工具和设备的总称。

经百度题库查询，这个最好用中国房地产统计年鉴。中国房地产统计年鉴是由中国城市房地产协会编制的一本反映中国房地产行业发展状况的年度性统计资料大全，可以通过年度、主题等方式检索到相关的统计信息。除了这种检索工具书，你还可以用另外两种工具书检索：中国统计年鉴。

字典和词典：这是最常见、最基础的工具书类型。字典主要解释字的含义、读音、用法等，如《新华字典》、《康熙字典》等。词典则专注于词汇的解释，包括词义、词性、用法、例句等，如《现代汉语词典》、《牛津高阶英汉双解词典》等。

Excel/WPS - 经典的选择Excel和WPS作为基础之作，数据透视表是它们的强项，一键生成多样化的报表，无论是汇总统计还是多维度分析，都显得游刃有余。函数公式的力量也不容小觑，它们能帮助你高效管理数据，如库存监控，构建轻量级的数据管理系统。

有哪些推荐的经济统计的入门书籍

《统计学习方法》（李航著）：这本书是国内外众多高校和研究机构广泛使用的教材，内容涵盖了统计学习的各个方面，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等。《统计自然语言处理》（宗成庆、张家俊著）：这本书介绍了自然语言处理中常用的统计学方法和技术，包括文本分类、情感分析、信息抽取等。

《经济学的思维启航》 (豆瓣1分) - 奥地利学派的亲和力之作，以生活实例讲述经济学原理，初学者的启蒙读物。《王二的经济世界观》 (3分) - 国内视角，浅显易懂，帮助你理解经济学决策背后的力量，提升生活决策智慧。

《计量经济学导论》（IntroductoryEconometrics：AModernApproach）-Wooldridge 这本书是计量经济学领域的经典教材，适合初学者。它详细介绍了计量经济学的基本概念、方法和工具，包括线性回归模型、时间序列分析、面板数据分析等。

David Freedman等著《统计学》，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。曼昆《经济学原理》，内容丰富，语言平实，推荐看英文原著，国内翻译的语言太专业了，而且有些编写的还属于前后矛盾的。

深入探索经济学的奥秘？这里有一份为你量身打造的经济学入门书单，让你如同亲历美国顶级大学的本科教育，尽享知识盛宴，而无需承担高昂费用。

统计模式识别相关书籍

统计学习 computer vision（Algorithm and applications）基础教程：数字图像处理（冈萨雷斯），矩阵分析，凸优化等这几本书算是PR和CV领域比较好的书，理解起来也比较容易。

（美）布雷（Brey，B.B.）著，金惠华译，Intel微处理器（原书第7版），机械工业出版社，2008年2月。周明德主编，微型计算机系统原理及应用（第五版），清华大学出版社，2007年1月。

《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）作者：Christopher M. Bishop 这本书是模式识别和机器学习领域的经典之作，适合对数学基础较好的学生。它详细介绍了模式识别的基础知识，包括贝叶斯决策理论、参数和非参数技术、支持向量机等。