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。

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