資料探勘和資料分析是大資料應用流程中，離商業變現最近的乙個環節，我也看了幾本資料探勘和分析的書，我向大家推薦3本：
1.資料探勘與分析概念與演算法，這本書是專注於資料探勘與分析的基本演算法入門圖書，內容為資料分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類和分類四個部分，每一部分的各個章節兼顧基礎知識和前沿話題，例如核方法、高維資料分析、複雜圖和網路等。
2.大資料分析，資料科學應用場景與實踐精髓，這本書以實踐者的視角，向讀者展示如何利用大資料技術的全新發現和新理念，建立支撐商業活動的分析戰略。鑑於分析科學相關的基礎數學理論已經相當成熟，本書側重於案例研究和行動方案，而非聚焦演算法模型的技術細節。對於那些希望獲知全新技術動向，嘗試拓展資料分析應用領域的分析專家來說，這種務實的聚焦應用的思路，能給他們更多的啟迪，真正地發揮資料資源的效用。
3.資料探勘的應用與實踐，這本書以實際的資料探勘工作為基石，架設起研究和應用的橋梁，幫助讀者們從應用實踐中學習資料外挖掘。《資料探勘的應用與實踐：大資料時代的案例分析》不按理論和技術來劃分章節，而是以實際的應用案例來貫穿始終，通過資料探勘應用的例項來介紹如何應用和學習資料探勘技術。
這三本書，是可以精讀、細讀的，書讀百遍，其義自見，可以細細地品味一下，資料時代的來臨，一切都被記錄，一切都被分析，處在dt這個時代，資料資訊保安也面臨挑戰，我們應該怎麼有效保護個人資訊。
1.大資料分析，主要有哪些核心技術？
2.構建乙個企業的大資料分析平台 ，主要分為哪幾步？
3.資料科學，資料分析和機器學習之間，有什麼本質區別？
資料分析和資料探勘
什麼是資料分析與資料探勘 資料分析 對已知資料進行分析，然後提取一些有價值的資訊 比如 統計出平均數 標準差等資訊 資料探勘 對大量的資料進行分析挖掘，得到一些未知的，有價值的資訊等。比如從 的使用者或使用者行為資料中挖掘出使用者其潛在需求資訊，從而對 進行改善 已知到未知 關係 資料分析和資料探勘...
資料分析和資料探勘相關模組
numpy 一般使用 numpy mklpandas 資料分析和處理模組，能為複雜情形下的資料提供堅實的基礎分析功能scipy 支援數值計算，支援矩陣運算，提供高等數學處理 積分 傅利葉變換 微分方程求解matplotlib 資料成圖模組，解決資料視覺化statsmodels 注重資料統計建模分析的...
簡述資料探勘和資料分析的區別（二）
典型的例子就是比較神奇的神經網路挖掘技術，這個技術裡面有乙個隱蔽層，這個隱蔽層的存在的意義就是沒有人能在所有的情況下讀懂裡面的非線性函式是如何對自變數進行組合的。在實踐應用中，這種情況常會讓習慣統計分析公式的分析師或者業務人員感到困惑，這也確實影響了模型在實踐應用中的可理解性和可接受度。如果我們換種...