数据挖掘方面的经典书籍有什么？

推荐两本比较基础的书，数据挖掘导论和数据挖掘。经典教材，难度不深，内容全面且讲解细致，适合初学者使用。

1、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；

2、数据挖掘：概念与技术，作者：（加）韩家炜，堪博　著，范明，孟小峰　译，机械工业出版社；

因为都是中文版，阅读起来基本没有障碍，而且这两个出版社也是计算机领域的传统出版社了，质量还是很能保证的。

3、国外书籍推荐Pang-Ning Tan, Vipin Kumar etc. Introduction to Data Mining。可以深入了解数据挖掘

关于分类、关联规则、聚类的知识。第一章讲基本部分，第二章讲高级部分，让人由浅入深。另有单独的一章介绍异常检测。本书的第一作者是物理背景出身，所以讲解很重视对于算法的理解（优缺点与适用范围等)。

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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。

2. 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。

3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。

难易程度：易。

4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。

难易程度：中。

5. Machine Learning in Action (豆瓣) 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： @王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 (豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。

难易程度：中。

6. 推荐系统实践 (豆瓣) 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。

难易程度：中上。

7. 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。

8. The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 这本书有对应的中文版：统计学习基础 (豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。

难易程度：难。

9. 统计学习方法 (豆瓣) 李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。

难易程度：难。

10.Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 经典中的经典。

这些都是在“绿色BI论坛”http://www.powerbibbs.com 找到的，这个论坛经常有数据分析的干货分享，你可以看一下。

数据挖掘与知识发现 第2版 高等教育出版社 李雄飞等

商务智能与数据分析 北京大学出版社 张公让等

动态数据挖掘 科学出版社 倪志伟等

智能Web算法 电子工业出版社 （美）

数据挖掘概念与技术 原书第2版 机械工业出版社 （加）

数据挖掘导论（完整版） 人民邮电出版社 （美）

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