在数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得推荐

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南霁月
推荐于2016-11-26 · TA获得超过466个赞
知道小有建树答主
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数据分析:
《深入浅出数据分析》
《数据分析:企业的贤内助》

数据挖掘:
1、《数据挖掘概念和技术》,作者:(加)韩家炜,堪博 著,范明,孟小峰 译,机械工业出版社
2、数据挖掘导论,[美]Pang-Ning Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar 著,译者: 范明 范宏建,人民邮电出版社

下边三本是英文版:
(1) J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques.
本书从数据库角度看待数据挖掘,强调效率(Efficiency)。按照本书观点,数据挖掘是从存储在数据库、数据仓库或者其他信息库中的大量数据中发现知识的过程。
(2) I.H. Written and E.Frank. Data Mining: Practical Machine Learnings and Techniques.
本书从机器学习角度看待数据挖掘,强调有效(Effectiveness)。按照这本书的观点,数据挖掘是从数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
(3) D. Hand, H.Mannila and P. Smith, Principle of Data Mining.
本书从统计学的角度看待数据挖掘,因为统计学是一门数学,所以本书强调数学上的正确性(Validity)。按照本书观点,数据挖掘是分析(往往是大量的)数据集以找到未曾预料的关系,并以可理解又有用的新颖方式呈现给数据用户的过程。

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成都尊威天下网络科技有限公司成立于2016年08月31日,经营范围包括就计算机软硬件研发;计算机技术咨询。
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建议先从统计学的书开始 例如统计学精要等 然后再看一些算法类的数 例如微积分、概率论等 这之后你看一些关于模型的数 例如数据挖掘精要 如果有必要数据库基础这样的书也要看一看呀 -
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群英网络
2016-03-22 · 知道合伙人互联网行家
群英网络
知道合伙人互联网行家
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本人毕业于江门职业技术学院。从事运营方面工作5年,读过seo,网络营销等书籍。现任群英运营职位。

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有三个级别入门:

入门级:
深入浅出数据分析

啤酒与尿布

数据之美

数据分析:

SciPy and NumPy
Python for Data Analysis

Bad Data Handbook

初级:
集体智慧编程

Machine Learning in Action

Building Machine Learning Systems with Python
数据挖掘导论
Machine Learning for Hackers

专业级:
Introduction to Semi-Supervised Learning

Learning to Rank for Information Retrieval

Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing
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