数据挖掘用什么书（数据挖掘书籍下载）

经典原版书库·数据挖掘:实用机器学习技术内容简介

1、经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》经过了1999年初始版本的大幅更新，以反映过去五年的技术变迁。尽管核心理念保持不变，但新版的革新之处显著，其参考文献数量翻倍，新增内容丰富多样。新版书中特别加入了30个全新的技术章节，为读者提供了更为全面的学习资源。

2、机械工业出版社出版了一本名为《数据挖掘：实用机器学习技术》的经典原版图书，作为经典原版书库系列的第一版，它于2005年9月1日正式发行。全书共计524页，采用16开本设计，为读者提供了丰富的内容。本书的国际标准书号（ISBN）为7111172485，同时还有条形码9787111172482可供识别。

3、经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》凭借其独特的教学方式赢得了赞誉。它不仅是一本理想的教学教材，对于希望提升实践技能和理论知识的学员和研究者来说，是一本富有启发性的读物。

4、经典原版书库中的《数据挖掘：实用机器学习技术》是由新西兰的威滕（Lan H.Witten）教授所著。威滕教授现任怀卡托大学计算机科学系教授，是ACM和新西兰皇家学会的尊贵成员。

有没有适合自学数据分析的书推荐

1、《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。

2、《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柢进程，试验办法，最优化办法/假定查验法/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。

3、《数据挖掘》这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，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。

4、《统计自然语言处理》（宗成庆、张家俊著）：这本书介绍了自然语言处理中常用的统计学方法和技术，包括文本分类、情感分析、信息抽取等。《R语言实战》（吴喜之著）：这本书以R语言为工具，介绍了统计学的基本概念和方法，并通过实例演示了如何使用R语言进行数据分析和可视化。

5、第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。

数据挖掘基础教程图书信息

1、这本数据挖掘基础教程是由知名作者西蒙（K.P.Soman）原创，中文版由范明和牛常勇两位译者共同翻译。该书作为《计算机科学丛书》的一部力作，于2009年1月1日由机械工业出版社首次发行，标志着第一版的诞生。

2、《数据挖掘基础教程》还涉及到了关联规则挖掘，这是一种揭示数据中隐藏关系的重要方法。分类和回归算法，如支持向量机，也是书中不可或缺的部分，它们在预测和分类任务中发挥着关键作用。聚类分析则帮助你对大量数据进行分组，揭示出其中的模式，而多维数据可视化则使得复杂数据变得直观易懂。

3、出版者的话：介绍了本书的背景和目标，阐述了数据挖掘的重要性和其在现代信息时代的价值。 译者序：翻译者分享了翻译过程中的心得，以及对原作的理解和期待读者从中获得的收获。 前言：对数据挖掘的概念进行深入浅出的介绍，概述了各章节的主要内容。

4、https：//pan.baidu.com/s/1AD2QN1MpJEbB66Zqexwhwg 提取码：1234 《数据挖掘基础教程》全面介绍数据挖掘的原理、方法和算法。

5、SQL Server 2008 R2的数据挖掘与商业智能基础教程深入剖析了这一领域的核心内容，它不仅涵盖了数据挖掘的基本概念和原理，还探讨了其经典理论与发展趋势。本书特别强调通过Microsoft SQL Server 2008 R2的数据挖掘模块进行学习，让读者能够迅速掌握并实践。

求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。

首先是要看数据挖掘的教材 然后 选择一个你想学习的软件 和软件教程，对着教程不断的联系，再就是坚持了，不要求个把月掌握，而是要坚持每天都要学习 最后就是 一定要抵制住诱惑，因为你可能会听到这个软件有用，那个软件更有价值，会导致半途又去学其他的软件。