学数据挖掘书籍推荐(数据挖掘的课程推荐)

在数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得推荐

数据挖掘方面的书有点杂乱，个人推荐 《数据挖掘概念与技术》， [加]JiaweiHan编写。这本书可以帮助你系统的了解一下数据挖掘技术，不是很深入。

）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。《谁说菜鸟不会数据分析》，两种，小黄书和小蓝书，讲解了一些常见的业务场景以及分析方法，能够让你对职场有一定了解。

深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。

数据分析及挖掘,有什么好书推荐吗?

数据挖掘方面的书有点杂乱，个人推荐 《数据挖掘概念与技术》， [加]JiaweiHan编写。这本书可以帮助你系统的了解一下数据挖掘技术，不是很深入。

数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。

《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。

大数据专业系列教材,大数据专业应该看什么书?

1、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。

2、《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。

3、《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。

4、《MySQL必知必会》这本书讲解的非常的全面，光是最常用的 SELECT语句就花了12章来细细讲解。并且整本读下来会感觉到逻辑是非常清晰的，时刻知道自己学的是知识体系上的哪一个分支。

5、HR行业 《人力资源与大数据分析》金融行业：《消费金融真经：个人贷款业务全流程指南》其他行业：国外作者肖恩的《增长黑客》关于入门数据分析行业可以看哪些书，青藤小编就和您分享到这里了。

6、对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。

提高数据分析能力必读书籍推荐

《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。

《Hadoop权威指南》《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

《谁说菜鸟不会数据分析》《一本书学会做数据分析》《深入浅出数据分析》《Exce12007公式，函数与图表》《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》《Excel VBA从入门到精通》等等。

数据分析师的必读书单：分析思维 《金字塔原理》分析思维首推《金字塔原理》，金字塔原理有些人说它晦涩难懂，我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌，本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。

《利用Python进行数据分析》01 推荐理由 不像别的编程书一样，从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的，所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。

数据挖掘从入门到进阶,要看什么书

1、很多人的第一本数据挖掘书都是Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》，这本书也是我们组老板推荐的入门书（我个人觉得他之所以推荐是因为Han是他的老师）。其实我个人来说并不是很推荐把这本书。

2、读书《Introduction to Data Mining》，这本书很浅显易懂，没有复杂高深的公式，很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining ： Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。

3、如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。该书针对传统的数据分析方法，常见的如聚类、分类、去噪等，都做了非常细致的说明，并附带详实的算法、实例。

4、《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。

5、《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。

6、《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》 机器学习 通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。

数据挖掘方面的经典书籍有什么?

1、推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。

2、数据挖掘导论 (豆瓣) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。

3、数据挖掘对于我来说，还不是特别擅长的领域，这里主要推荐数据分析的书籍。1）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。

4、参考书：《大数据：互联网大规模数据挖掘和分布式处理》 王斌 译著。第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。Hadoop里面有一个Mahout组件，几乎包括了所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。

5、顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。

6、数据挖掘方面的书，韩家炜的一本数据挖掘概念和技术，很不错，很经典。还有就是关于weka的数据挖掘书，叫做数据挖掘：使用机器与技术。网上还有很多哦关于数据挖掘的英文电子版书，可以百度一下或者谷歌一下。