数据分析
数据之美 豆瓣
Beautiful Data: The Stories Behind Elegant Data Solutions 所属 作品: 数据之美
作者: Toby Segaran / Jeff Hammerbacher 译者: 祝洪凯 / 李妹芳 机械工业出版社 2010 - 10
“数据被证实好比下一代计算机应用的‘因特尔内核’。在本书中,各业界领袖描述了他们的项目如何通过新的方式来驾驭数据的力量。对于任何对未来关于数据和问题解决感兴趣的读者来说,本书是必读的佳作。”
——Tim O’Reilly, O’Reilly Media公司创始人兼CEO
探索数据的范围可以多么广泛,其工作可以多么美丽!通过这部个人故事集合,在这个领域的39个最佳数据实践者阐释了他们如何为各种项目开发简单优雅的解决方案,包括从火星着陆探测器到Radiohead视频的制作……在本书中,你将:
探索海量在线数据集时面临的内在机遇和挑战
学习如何使用地图和数据“混搭”方式对都市犯罪趋势进行可视化
发现“众包”和透明如何改进药物研究现状
理解当新的数据和之前存在的数据交叠时如何向用户发送警告
学习处理DNA数据的大规模基础设施
数据挖掘导论 豆瓣
所属 作品: 数据挖掘导论
作者: Pang-Ning Tan / Michael Steinbach 译者: 范明 / 范宏建 人民邮电出版社 2010
本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。
本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。
本书特色
 与许多其他同类图书不同,本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。
 只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。
 书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题,并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题,尽可能直接地聚焦于数据挖掘的主要概念。
 教辅内容极为丰富,包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源(如数据挖掘算法和数据集)、联机指南(使用实际的数据集和数据分析软件,为本书介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解)。
 向采用本书作为教材的教师提供习题解答。