一、数据挖掘从入门到进阶，要看什么书
数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些：
Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》
Ian H. Witten / Eibe Frank的《数据挖掘 实用机器学习技术》
Tom Mitchell的《机器学习》
TOBY SEGARAN的《集体智慧编程》
Anand Rajaraman的《大数据》
Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》
Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》
很多人的第一本数据挖掘书都是Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》，这本书也是我们组老板推荐的入门书（我个人觉得他之所以推荐是因为Han是他的老师）。
其实我个人来说并不是很推荐把这本书。这本书什么都讲了，甚至很多书少有涉及的一些点比如OLAP的方面都有涉猎。
但是其实这本书对于初学者不是那么友好的，给人一种教科书的感觉，如果你有大毅力读完这本书，也只能获得一些零碎的概念的认识，很难上手实际的项目。
二、在数据分析，挖掘方面，有哪些好书值得推荐
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。
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。
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。
数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！
数据分析：
SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。
Python for Data Analysis (豆瓣) 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！
Bad Data Handbook (豆瓣) 很好玩的书，作者的角度很不同。
适合入门的教程：
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。
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。我带的研究生入门必看数目之一！
Building Machine Learning Systems with Python (豆瓣) 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。
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。
Machine Learning for Hackers (豆瓣) 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。
三、浅析：数据挖掘从入门到进阶 要看什么书
搜一下：浅析：数据挖掘从入门到进阶 要看什么书
