数据仓库书籍推荐(数据仓库 入门)

数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识?

统计知识 在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。

数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。想更多了解数据挖掘相关的学科，推荐上CDA数据分析师的课程。

数据挖掘通常涉及以下几个主要步骤：数据采集：收集和获取需要分析的数据，可以是结构化数据（如数据库）或非结构化数据（如文本、图像或音频）。

自学数据分析需要看哪些书的

1、《深入浅出统计学》推荐理由：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，非常非常基础的统计书，适合任何一个没有基础的小白，文科生也能看懂，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。

2、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

3、数据分析入门：《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。

4、《Big Data》这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。

有什么比较好的大数据入门的书推荐?

以下是一些大数据学习书籍的推荐：《Hadoop权威指南(第4版)》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。

《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。

《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程，试验办法，最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

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1、本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。

2、https：//pan.baidu.com/s/14rXCcvDho2oAa0_TttGI9w 内容简介 · · · · · ·大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。洞察隐匿于大数据中的结构模式，有效指导数据挖掘实践和商业应用。

3、《》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。

4、书名：面向对象的思考过程（原书第4版）作者：[美] Matt Weisfeld 译者：黄博文 豆瓣评分：1 出版社：机械工业出版社/华章图书 出版年份：2016-11-1 页数：247 内容简介：本书是一部独具特色的面向对象技术著作。

想从零开始自学大数据,请问有哪些书籍推荐

1、《Learning Spark》《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。

2、第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。

3、初学者主要看一些简单易懂的入门级读物吧，比如《BigData大数据时代》，《智慧城市：大数据、物联网和云计算之应用》、《大话物联网》这些。