在数据分析，挖掘方面，有哪些好书值得推荐

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。

sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细查看我资料

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 -

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