数据挖掘参考书推荐 《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》入门首选。学习数据挖掘，不能没有软件工具，spss，sas，R语言，你可以学这些工具，当然excl也不错。
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学习数据挖掘有什么参考书推荐呀？ 我来给你推荐一本好书吧《SPSS多元统计分析方法及应用》清华大学出版社朱星宇、陈永强主编这本书为什么好？他涉及了除神经网络以外的几乎所有数据挖掘方法、模型给出了十分具体、深入的数学推导、解释非常详细具体的解释了数据模型的各种结果、参数的数学意义并且几乎所有模型都给出了实际案例分析详细的图解，让你可以形象的了解如何操作SPSS软件，每个选项、按钮的意义、会导致什么结果如果你是市场人士，我推荐你看这本书，它能让你对数据挖掘的理解立体、扎实，有理论还有实践，并且详细到了具体细节、参数意义、输出数据结果的意义，还教给你如何操作软件之前给别人也回答过类似的问题，推荐给对方感觉还不错
数据挖掘的系统教程是怎样的，包含哪些教材？ (有中文版：http：//www. china-pub.com/129896&re f=xilie) 拓展性读物： 个人也很喜欢下面这本（网上可以下到PDF），一本多个大牛写的关于一些大规模数据分析和挖掘的应用合集。
在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？ 本题已加入圆桌「好书看得见」，更多好书，欢迎关注>；>；>； 机器学习(豆瓣) 。https：//www. probabilitycourse.com/ Probability Theory：The Logic of Science 下载地址： 。
数据挖掘的系统教程是怎样的，包含哪些教材？ 分析报告通常是整个事件的摘要(描述)。统计分析可以使用大量的历史样本来预测整个事件的总体未来趋势(预测概率)。数据挖掘是通过隐藏在线索背后的事件的形式来发现的，从而找到潜在的和看似无关的事物的规则，在使用这个(规范)来洞察未来之间的联系。简单地说，分析了在大型数据库中自动发现有用信息的过程。数据库中的知识发现是一个重要的环节，在数据库中被称为KDD和知识发现。数据挖掘是多种技术的结合，有很大的分化方向。上面提到的可视化挖掘也是一个方向。但是，作为一个初学者，我建议《数据挖掘导论》。数据挖掘的应用是一种惊人的技术，关键是要集成学科知识结构的各个方面，首先要了解应用场景和数据背景，或者挖掘一些可能过于符合预期价值和结果的特征。因此，控制特征选择的独立性和依赖性以及高维数据处理的失真和漂移是非常重要的。《数据挖掘：概念与技术》《web data mining》这两本可以作为进阶教程来学习。学习数据挖掘需要一些基本知识。第一个是线性代数，包括向量、矩阵等，否则你根本就不会使用科学工具。第二个是使用维度，包括PCA、SVD和其他技术。有概率统计、回归方程、优化和知识。综上，祝学习挖掘快乐。这是一个痛苦又快乐的过程。
