數據挖掘導論怎麼樣

1. 提高數據分析能力必讀書籍推薦

【導讀】隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

數據分析進階

1.《精益數據分析》

本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品，以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析，深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底，和數據驅動的思維辦法中，找到企業添加的首先要害方針。

2.《數學之美》

本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂，讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡，怎樣用數學去向理工程問題，怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。

數據挖掘

1.《數據挖掘導論(無缺版)》

本書全面介紹了數據挖掘，包括了五個主題：數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術，然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同，還可以了解更多重要的高檔主題。

2.《數據挖掘概念與技術》

本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂，加強和從頭組織了全書的技術內容，要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容，還全面敘說了OLAP和離群點檢測，並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。

3.《數據挖掘與數據化運營實戰：思維、辦法、技巧與運用》

現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品，也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品，更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型，推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成，為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

2. 數據挖掘從入門到進階 要看什麼書

推薦：Jiawei Han的《數據挖掘概念與技術》、Ian H. Witten 的《數據挖掘實用機器學習技術》、Pang-Ning Tan的《數據挖掘導論》、Matthew A. Russell的《社交網站的數據挖掘與分析》、Anand Rajaraman的《大數據》。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等。

高度自動化地分析企業的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。知識發現過程由以下三個階段組成數據准備、數據挖掘、結果表達和解釋。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據准備、規律尋找和規律表示三個步驟。數據准備是從相關的數據源中選取所需的數據並整合成用於數據挖掘的數據集。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

3. 自學備考CDA數據分析師，需要准備哪些教材

如果只想單獨考證,根據官網公布考試大綱有針對性復習,復習一段時間了做下模擬試題,自己學習肯定要付出更多精力和時間.
例如2級建模方向,官網推薦幾本書籍,參考如下:
1.《數據挖掘導論》，藍色的中文翻譯版，書很厚，但是裡面的內容挺有用的，大綱解析里沒講明白的地方大多都能在裡面找到答案；
2.《機器學習》（西瓜書），閱讀難度比《數據挖掘導論》高了一個等級，我是挑著看的；
3.《利用Python進行數據分析》，裡面主要教你pandas、numpy等一些基礎操作，如果已經會用的則可以略過；
4.《Python機器學習基礎教程》，教你怎麼用sklearn，你也可以看《機器學習實戰》，不過後者我沒看過，聽說是用python2.7寫的；

4. 有哪些數據分析、數據挖掘的書推薦下

1. 深入淺出數據分析 (豆瓣) 這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了R是大加分。
難易程度：非常易。
2. 啤酒與尿布 (豆瓣) 通過案例來說事情，而且是最經典的例子。
難易程度：非常易。
3. 數據之美 (豆瓣) 一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。
難易程度：易。
4. 集體智慧編程 (豆瓣) 學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的演算法，淺顯易懂，還有可執行的Python代碼。
難易程度：中。
5. Machine Learning in Action (豆瓣) 用人話把復雜難懂的機器學習演算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有Python代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： @王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了 機器學習實戰 (豆瓣)。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。
難易程度：中。
6. 推薦系統實踐 (豆瓣) 這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。
難易程度：中上。
7. 數據挖掘導論 (豆瓣) 最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦Jiawei Han老師的那本書，因為個人覺得那本書對於初學者來說不太容易讀懂。
難易程度：中上。
8. The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 這本書有對應的中文版：統計學習基礎 (豆瓣)。書中配有R包，非常贊！可以參照著代碼學習演算法。
難易程度：難。
9. 統計學習方法 (豆瓣) 李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。
難易程度：難。
10. Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 經典中的經典。
這些都是在「綠色BI論壇」http://www.powerbibbs.com 找到的，這個論壇經常有數據分析的干貨分享，你可以看一下。