本文目录导读：
数据挖掘入门类
1、《数据挖掘：实用机器学习技术》（《Data Mining: Practical Machine Learning Techniques》）
本书由Peter Harrington所著，是数据挖掘领域的经典入门书籍，书中详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术方法和应用实例，适合初学者阅读。
2、《数据挖掘导论》（《Data Mining: Concepts and Techniques》）
作者为Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei，该书详细阐述了数据挖掘的理论基础、技术方法及其在实际应用中的价值，是数据挖掘领域的权威教材。
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机器学习与算法类
1、《机器学习》（《Machine Learning》）
作者为Tom M. Mitchell，本书介绍了机器学习的基本概念、原理和算法，适合对机器学习感兴趣的读者阅读。
2、《统计学习方法》（《Statistical Learning Methods》）
作者为李航，本书详细介绍了统计学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者学习。
数据预处理与可视化类
1、《数据预处理：技术、工具与案例》（《Data Preprocessing for Machine Learning》）
作者为Aurélien Géron，本书介绍了数据预处理的基本概念、技术方法和实际案例，适合数据挖掘初学者阅读。
2、《数据可视化：用代码和图表讲故事》（《Data Visualization: Storytelling with Charts and Code》）
作者为Andy Kriebel和Juliana Dutra，本书介绍了数据可视化的基本原理、工具和方法，适合想要提升数据可视化能力的读者阅读。
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数据挖掘与统计分析类
1、《数据挖掘与统计分析》（《Data Mining and Statistical Analysis》）
作者为C. F. Jeff Wu和Michael L. Csillani，本书介绍了数据挖掘与统计分析的基本理论、方法及其在实际应用中的价值。
2、《统计分析方法与应用》（《Statistical Analysis Methods and Applications》）
作者为李航，本书详细介绍了统计分析的基本理论、方法及其在实际应用中的价值。
大数据处理与分析类
1、《大数据时代：影响世界的技术变革》（《Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think》）
作者为Viktor Mayer-Schönberger和Kenneth Cukier，本书介绍了大数据的基本概念、技术方法和应用实例，适合想要了解大数据领域的读者阅读。
2、《大数据技术原理与应用》（《Big Data Technology Principles and Applications》）
作者为李航，本书介绍了大数据技术的基本原理、方法及其在实际应用中的价值。
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数据挖掘与商业智能类
1、《商业智能：数据挖掘与决策支持》（《Business Intelligence: Data Mining and Decision Support》）
作者为Guruduth Banavar和C. F. Jeff Wu，本书介绍了商业智能的基本概念、技术方法和应用实例，适合从事商业智能领域的读者阅读。
2、《数据挖掘与商业智能》（《Data Mining and Business Intelligence》）
作者为Vipin Kumar和John P. Elder，本书详细介绍了数据挖掘与商业智能的基本理论、方法及其在实际应用中的价值。
通过以上书籍的阅读，相信读者可以全面了解数据挖掘与数据分析领域的知识体系，为在实际工作中运用数据挖掘技术提供有力支持，这些书籍的阅读也可以为读者在数据挖掘与数据分析领域的研究和探索奠定坚实基础。
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