“数据是新时代的石油。”
——Clive Humby
在当今人工智能时代，数据分析和挖掘似乎已经成为一个古老的话题。 这也不足为奇。 数据分析可以追溯到中国最初的— 《易经》这一太古文明的产物。 至少始于17世纪的数理统计学为数据分析提供了完善的数学工具，领域公认的第一种数据挖掘算法也于27年前问世。
事实上，目前人工智能的发展是由数据驱动的。 从数据中获得的知识，极大地成就了人工智能的奇妙，包括机器翻译、脸部识别、对话机器人等。 目前人工智能面临的问题是普及，也就是说需要在各个行业发挥人工智能的能力。 这个能力的发挥很大程度上取决于数据的使用能力。 数据使用的难度来自于数据的复杂性和多样性，需要一系列数据处理工具——数据挖掘工具，它是人工智能、机器学习任务的重要组成部分。
在过去的20多年中，数据挖掘领域取得了巨大的进步，特别是从计算机科学的角度来看。 传统的概率和统计领域对数据分析进行了广泛而深入的研究，而数据挖掘这个术语是由计算机科学相关的社区创立的。 对计算机科学家来说，计算的可扩展性、可用性和计算的执行极为重要。
这次华章妹妹推荐几本经典的数据挖掘图书。
《数据挖掘：原理与实践（基础篇）》
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作者：[美] qkdwd
译者：疯狂高山，cxdmj，潇洒行人，陈世敏
从3358 www.Sina.com/http://www.Sina.com/4个“超级问题”开始，不仅介绍了数据挖掘的基础知识，还介绍了高级数据类型，并结合复杂多变的实际数据环境，进行数据挖掘
本书的中文版分为基础篇和升级篇。 基础篇(包括原书第1-13章)是对数据挖掘的四个主要问题(聚类、分类、关联模式挖掘和异常分析)的各解决方法、文本数据领域所用的特定挖掘方法、以及对数据流的需求
推荐理由：
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大数据和人工智能时代的数据挖掘教材和工具书。[美] qkdwd
《数据挖掘：原理与实践（进阶篇）》 疯狂高山，cxdmj，潇洒行人，陈世敏
推荐理由：从作者：个“超级问题”中，不仅可以深入了解数据挖掘的基础知识，还可以介绍高级数据类型，结合复杂多变的实际数据环境，探索数据挖掘的应用场景和使用方法
在包含前言第14-20章的阶段，主要是在时间序列数据、序列数据、空间数据、图数据等各种数据领域中使用的特定的挖掘方法，以及Web数据挖掘、排名、推荐、社交网络分析、提升
译者：
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大数据和人工智能时代的数据挖掘教材和工具书。[美]ygdgs能
健康的葡萄酒
阿努吉卡帕坦
维平克马尔
ng>译者：zgdy jqdg 等推荐理由：ygdgs能领衔编写的数据挖掘经典畅销教材新版，斯坦福大学、密歇根州立大学、明尼苏达大学、得克萨斯大学等知名高校的数据挖掘课程教材。从基础概念和算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》
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作者：（美）Jiawei Han
Micheline Kamber
Jian Pei
译者：范明、瘦瘦的冰淇淋
推荐理由：数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作，完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新。引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。
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赠书规则
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