資料分析與資料探勘包含了非常豐富的內容：資料、關聯分析、分類、聚類、異常檢測、視覺化、程式設計實戰、商業應用……下面這幾本書都是資料分析和挖掘領域非常不錯的圖書，既有講解基本演算法的入門書，又有程式設計實戰，還能幫你精益創業~

資料探勘與分析入門書，兼顧基礎知識和前沿話題

這本書是專注於資料探勘與分析的基本演算法的入門圖書，內容分為資料分析基礎、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。每一章最後均附有參考書目和習題。本書適合高等院校相關專業的學生和教師閱讀，也適合從事資料探勘相關工作的人員學習參考。

斯坦福等眾多名校使用的教材，資訊管理專家、科技作家塗子沛傾情推薦

一週掌握常用的資料科學演算法，提供完整原始碼，實現案例式輔助講解

資料科學（Data Science）是從資料中提取知識的技術，是一門有關機器學習、統計學與資料探勘的交叉學科。本書講解了7種重要的資料分析方法，分別是k最近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、決策樹、隨機森林、k-means聚類、迴歸分析以及時間序列分析。每一章都以一個簡單的例子開始，先講解演算法的基本概念與知識，然後透過對案例進行擴充套件以講解一些特殊的分析演算法，幫助讀者深刻理解演算法。

讀者最喜愛的Python 3資料科學圖書，能用命令說清楚的，堅決不用文字

這本書全面講解了資料科學的相關知識，從統計分析學到機器學習、深度學習中用到的演算法及模型，借鑑經濟學視角給出模型的相關解釋，深入探討模型的可用性，並結合大量的實際案例和程式碼幫助讀者學以致用，將具體的應用場景和現有的模型相結合，從而更好地發現模型的潛在應用場景。

資料科學領域為數不多的實用性技術圖書，資料儲存巨頭EMC公司的集體智慧結晶

這是一本詳細剖析資料科學家職責、應備技能的資料分析圖書。它透過分析資料分析生命週期的各個階段，講解用於發現、分析、視覺化、表示資料的相關方法和技術；內容詳細，示例豐富，側重於理論與練習的結合，比較適合對大資料分析、資料科學感興趣的人員閱讀，有志於成為資料科學家的讀者也可以從本書中獲益。

示例豐富、簡單易懂，學會Python程式設計，輕鬆應對大資料

這是一本介紹如何用Python進行資料分析的學習指南，延續了上一版示例豐富、簡單易懂的優點，從Python程式庫入門、NumPy陣列和Pandas入門開始，陸續介紹了資料的檢索、資料加工與儲存、資料視覺化等內容。同時，這本書還為讀者補充了一些重要概念、常用函式以及線上資源等重要內容，非常適合對Python語言感興趣或者想要使用Python語言進行資料分析的讀者參考閱讀。

100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗薈萃，30多個極具價值的案例分析指導你創業成功

本書圍繞精益創業展開討論，展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。本書匯聚了100多位創始人、投資人、內部創業者和創新者的成功創業經驗，呈現了30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創業者提供行為準則。那些想要驗證自己的創意、解決實際問題和渴望擁有成功事業的人，可以把本書當成一套明確的實踐計劃、一幅清晰的創業路線圖、一本實踐指南，或者一套反覆實踐的方法論。