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Web数据挖掘人民邮电出版社书籍

1、人民邮电出版社出版的《Web数据挖掘》是由印度作者Soumen Chakrabarti编著的，定价500元，全书344页，于2009年出版，ISBN号码为9787115194046，属于图灵原版计算机科学系列。该书是数据挖掘领域的专业参考书，适合研究生学习，尤其对计算机及相关专业的学生具有价值。

2、《Web数据挖掘》是2009年人民邮电出版社出版的图书，作者是查凯莱巴蒂（印度）。该书为信息检索领域的书籍，主要深入讲解了从大量非结构化Web数据中提取和产生知识的技术。

3、PYTHON基础教程（第2版本）这本书是人民邮电出版社出出版的，这本书非常的适合零基础或者只有一点编程经验的朋友，它从Python程序的安装，交互式解释器的使用，基础数据类型，各种条件语句等方方面面的基础知识都讲到了，而且在书的最后几个章节，还有10个练习的实战项目，非常适合新手入门来学习。

4、教材方面还是以官方的推荐为主吧，我在CDA数据分析的官网查到大概有4本是必读的， 经管之家. CDA 数据分析师备考手册（电子版）. 201 （必读）。 数据挖掘：概念与技术（原书第 3 版）[M]. 范明， 孟小峰 译， 机械工业出版社，201 （必读）。

5、除了上述之外，还有自然语言、海量数据挖掘工具等等，就不一一说了，想要更详细的课程可以到一些专业的机构了解一下。现在网上不是有很多的课程吗，有很多都是免费的，可以先试着听一听，感觉感觉。

有哪些数据分析、数据挖掘的书推荐下

1、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。

2、《数据挖掘与知识发现》，作者李雄飞，本书详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论和研究方法。

3、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。

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。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同，还可以了解更多重要的高档主题。

5、通过实例，读者能够学习到如何实际运用开源工具进行数据挖掘，提升数据分析的效率和准确性。总的来说，《数据之魅：基于开源工具的数据分析》是一本实用性极强的指南，它不仅讲解了理论知识，更提供了丰富的实践指导，让读者能够直接上手，掌握数据分析的精髓，从而在各自的领域中发挥数据的力量。

6、第1章：探讨了数据挖掘与数学建模的关系，包括信息化发展趋势下面临的问题，数据挖掘的发展及其广泛应用，以及通过数据挖掘进行数学建模的实践，以及Clementine软件的基本操作介绍。

求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

1、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。

2、神经网络方法 神经网络通过模拟生物神经系统的结构和功能，是一种能够通过训练学习的非线性预测模型。每个连接被视为一个处理单元，模仿人脑神经元的活动，用于分类、聚类和特征挖掘等任务。

3、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。

数据分析及挖掘,有什么好书推荐吗?

《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。《统计数字会撒谎》，本书浅显易懂，除了让你了解统计真相外，很多东西还是可以借鉴的。

《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。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同，还可以了解更多重要的高档主题。

《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。