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求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

提供三种办法： 在网上找找《南开100题》C语言版，仔细研究，反复研究，直到看到题就想起代码。 把以前C语言的课本找出来，做熟每一道习题。 找资料学习PASCAL语言，PASCAL功能强大，语言风格严谨，对于培养严密的思维、逻辑能力有好处。数据挖掘目前在中国尚未流行开来，犹如屠龙之技。

下面说下我们在挖掘大数据的时候，都会用到的几种方法：方法（可视化分析）无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。方法（数据挖掘算法）如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。

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。

说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。 上海户口问题 上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。

遗传算法（Genetic Algorithm）学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。

有没有适合自学数据分析的书推荐

1、《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。

2、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

3、《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。

4、《Big Data》这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。

在数据分析,挖掘方面,有哪些好书值得推荐

《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。本书经过许多事例浅显易懂地阐明晰数据知道和零售思维。

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——《数据挖掘概念和技术》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）。

《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。《数据分析思维》：这本书主要介绍了数据分析的基本概念和方法，包括数据收集、数据清洗、数据可视化和数据建模等方面的内容。

亚马逊的评论值得参考，人们会对作者做出有见地的评论和批评。感兴趣的书籍数据科学有很多好书，在本文末尾，我列出了39本我所读过的数据分析书籍。如果列表中没有涵盖你认为优质的书，请给我留言。详细的回顾一次回顾一堆书是一个艰巨的任务。

数据挖掘方面的经典书籍有什么?

1、很多人的第一本数据挖掘书都是Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》，这本书也是我们组老板推荐的入门书（我个人觉得他之所以推荐是因为Han是他的老师）。其实我个人来说并不是很推荐把这本书。这本书什么都讲了，甚至很多书少有涉及的一些点比如OLAP的方面都有涉猎。

2、《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。

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 （豆瓣） 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。

5、学习Python爬虫后想学数据挖掘和数据分析。

数据挖掘的参考书目求推荐

1、这本书名为《生物信息学中的数据挖掘方法及应用》，由梁艳春等专家共同编著。它由科学出版社出版，于2011年11月1日首次发行，版次为第1版。全书共206页，文字量达到260，000字，为读者提供了丰富的信息内容。

2、这本名为《数据挖掘实用机器学习技术（第2版）》的书籍深入探讨了数据挖掘的核心理论和实际应用方法。它涵盖了广泛的模型，如决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网络和神经网络，详细介绍了它们在实际工作中的运用以及可能存在的局限性。

3、无论你是学术研究者，还是寻求提升业务智能能力的从业者，这本书都能为你提供丰富的理论知识和实践案例，帮助你理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心技术。无论是理论学习还是实际项目应用，都能在其中找到相应的支持和指导。

...请问有哪些Python数据挖掘和数据分析的书籍

1、《增长黑客》是国内第一本引进Growth Hacker概念的书籍。对于产品经理来说，它提供了增长的新视角，更能帮助产品经理科学地理解和把握用户生命周期。（四）《精益数据分析》《精益数据分析》是一套反复实践的方法论，清晰且系统地展示了数据如何应用在日常产品设计、迭代和运营中。

2、Python编程快速上手——让繁琐工作自动化（点击图书，可直接下载）Python入门书籍。本书免费提供配套电子源代码。一本面向实践的Python编程实用指南。Python数据科学指南Python数据分析编程入门书籍。数据挖掘与机器学习领域有着超过15年经验作者精华之作。

3、《Python3Cookbook》：这本书可以帮助你更加深入地探索Python3，里边有各种各样翔实的案例，假如你的目的只是学会使用Python做数据分析，这本书完全可以保证你在Python3的使用上没有短板。

4、以及《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙著），实例丰富，附代码。数据挖掘。必须要懂机器学习的各种算法，我比较推荐的一本也是非常有名的一本书：《机器学习》（周志华著、清华大学出版社），因为封皮和书中的例子多以西瓜为例，所以别名西瓜书。机器学习相关。

5、我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册（图灵出品）》。

6、数据分析入门级的学习书籍有很多，以下是一些推荐的书籍：《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。