經(jīng)典數(shù)據(jù)分析書籍推薦如下：

1. 《數(shù)據(jù)科學(xué)入門》（Introduction to Data Science）作者：Bill McKeown，John L. Cavanaugh。這本書適合初學(xué)者，介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念、方法和工具。

2. 《Python編程：從入門到實(shí)踐》（Python Crash Course）作者：Eric Matthes。這本書適合有一定編程基礎(chǔ)的讀者，介紹了Python編程語言的基本語法和常用庫的使用。

3. 《R語言編程實(shí)戰(zhàn)》（R for Data Analysis）作者：Hadley Wickham，Robert Gentleman。這本書適合有一定R語言基礎(chǔ)的讀者，詳細(xì)介紹了R語言在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

4. 《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗罚↖ntroduction to Data Mining）作者：David A. Mackenzie，Michael D. Rubin。這本書適合有一定數(shù)據(jù)挖掘背景的讀者，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、技術(shù)和方法。

5. 《機(jī)器學(xué)習(xí)》（Machine Learning）作者：Andrew Ng。這本書適合有一定機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的讀者，詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法和應(yīng)用。

6. 《統(tǒng)計(jì)學(xué)原理與應(yīng)用》（Principles of Statistics and Probability）作者：James E. Tukey。這本書適合有一定統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的讀者，介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本理論和方法。

7. 《商業(yè)智能與分析》（Business Intelligence & Analytics）作者：Paul Driscoll，Greg Bryson。這本書適合有一定商業(yè)背景的讀者，介紹了商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的應(yīng)用。

8. 《大數(shù)據(jù)時(shí)代》（Big Data: A Revolutionary Approach to Collecting, Analyzing, and Managing Unstructured Data）作者：Doug Laney，Patrick Lenat。這本書適合有一定大數(shù)據(jù)背景的讀者，介紹了大數(shù)據(jù)的基本概念、技術(shù)和應(yīng)用。

9. 《數(shù)據(jù)可視化》（Data Visualization）作者：Peter Flach，Mark Higgins。這本書適合有一定數(shù)據(jù)可視化背景的讀者，介紹了數(shù)據(jù)可視化的基本方法和技巧。

10. 《數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與應(yīng)用》（Data Warehousing: An Implementation Guide）作者：Bruce Tohnson，Joseph Siebel。這本書適合有一定數(shù)據(jù)倉庫背景的讀者，介紹了數(shù)據(jù)倉庫的基本概念、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。