本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘作为一门新兴学科，逐渐成为热门话题，想要学习数据挖掘，我们应该阅读哪些书籍呢？本文将为您推荐几本优秀的入门书籍，帮助您轻松驾驭数据奥秘。
《数据挖掘：实用机器学习基础》
作者：Ian H. Witten、Eibe Frank
这本书是数据挖掘领域的经典之作，由数据挖掘领域的权威专家撰写，书中详细介绍了数据挖掘的基本概念、常用算法以及实际应用案例，该书适合初学者阅读，能够帮助读者建立完整的数据挖掘知识体系。
《数据挖掘：概念与技术》
作者：Michael J. A. Arko、Shirley N. Choo、C. M. Tsien
图片来源于网络，如有侵权联系删除
这本书以深入浅出的方式介绍了数据挖掘的基本概念、技术方法和应用领域，书中包含了大量的实例和图表，便于读者理解，该书适合有一定数学基础的读者，适合作为数据挖掘课程的教材。
《数据挖掘实战》
作者：Kaggle竞赛团队
这本书以实战为导向，通过大量实际案例，帮助读者掌握数据挖掘的核心技能，书中涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估等多个方面，适合有一定数据挖掘基础的读者。
《机器学习实战》
作者：Peter Harrington
这本书以Python编程语言为基础，详细介绍了机器学习的基本概念、常用算法和实际应用，虽然不是专门针对数据挖掘的书籍，但其中的许多内容对数据挖掘学习具有很高的参考价值。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
《数据挖掘与机器学习》
作者：刘知远、张宇翔
这本书是国内知名数据挖掘专家刘知远和张宇翔共同撰写的，全面介绍了数据挖掘和机器学习的基本概念、技术方法和应用案例，该书适合国内读者阅读，内容通俗易懂，适合作为入门教材。
《Python数据挖掘实战》
作者：Andreas C. Mueller、Sarah Guido
这本书以Python编程语言为基础，介绍了数据挖掘的基本概念、常用工具和实战案例，书中涵盖了数据预处理、特征工程、模型选择等多个方面，适合有一定编程基础的读者。
《数据挖掘与预测分析》
作者：陈宝权、赵晶
图片来源于网络，如有侵权联系删除
这本书以实际应用为导向，介绍了数据挖掘在预测分析领域的应用，书中详细讲解了预测分析的基本概念、常用算法和实际案例，适合对预测分析感兴趣的读者。
学习数据挖掘需要不断积累和实践，以上推荐的书籍涵盖了数据挖掘的各个方面，适合不同水平的读者阅读，希望这些建议能够帮助您在数据挖掘的道路上越走越远。
标签： #数据挖掘看什么书好
评论列表