数据挖掘面试有哪些书

『壹』 数据挖掘从入门到进阶 要看什么书

推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、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》、Anand Rajaraman的《大数据》。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。

高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成数据准备、数据挖掘、结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

『贰』 有哪些数据分析、数据挖掘的书推荐下

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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，键拍大赞！目前中科院棚大的王斌老师（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。
6. 推荐系统实践 (豆瓣) 这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。
难易程度：中上。
7. 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。
8. The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 这本书有对应的中文版：统计学习基础 (豆瓣)。书中配有R包，稿和羡非常赞！可以参照着代码学习算法。
难易程度：难。
9. 统计学习方法 (豆瓣) 李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。
难易程度：难。
10. Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 经典中的经典。
这些都是在“绿色BI论坛”http://www.powerbibbs.com 找到的，这个论坛经常有数据分析的干货分享，你可以看一下。

『叁』 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。

『肆』 机器学习，数据挖掘的书有哪些

说到数据分析，人们往往会下意识地联想到另一个耳熟能详的名词：数据挖掘。那么，到底什么是数据挖掘呢？顾名思义，数据挖掘就是对数据进行处理，并从中提取可用信息的过程。如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。

· 更难能可贵的是，随书还附带了一批可运行的神经网络实例。试试亲自上手改改代码吧，相信你会有意外的收获。

『伍』 数据分析师面试经验

数据分析师面试经验

经常被问到一个问题，数据分析师或者数据挖掘工程师面试都问什么问题啊?特别是以下几类人群：

1、想转行做数据分析工作的朋友。

2、之前在比较小的公司做数据分析师，去大公司面试。

3、在校大学生。

在回答这些问题之前，先谈我的一个面试经历，记得之前我在一家小公司做数据分析师的时候，有朋友推荐我去一家大公司去面试数据分析师。当时我也在想，在面试大公司的数据分析师一定会问：

1、你做过哪些模型?

2、用什么工具做的啊?

3、你会或者知道哪些算法啊?

4、数据量有多大?

.......

但是当我去沟通下来的时候，问关于数据挖掘模型算法原理、使用什么工具的东西不多。更多是问一些关于项目背景、怎么思考这些项目、如何使用这些模型结果、怎么推动业务方去使用数据结果。【坦白说当时觉得不可思议，怎么问这些问题呢?】

所以大家在面试数据分析岗位的时候，基础知识是必须的。但是更多要关注数据实现数据价值，特别是从事一段时间数据分析同学，但如果仅仅是刚准备从事数据分析同学，基础的专业知识与技能肯定是面试必问的话题。如果这家公司希望未来培养或者招的真的做数据分析的，那就会像我面试碰到的，一定也会很关注面试之外的问题。

回到具体面试的问题，PS:这里我仅仅谈谈我的几点看法和我面试中会问到的几个问题，以及我为什么会为这些问题。

一、了解你面试岗位的工作性质

1、你对于你面试岗位价值的理解。

2、你觉得这个岗位大概的工作内容。

3、对于公司的理解。

二、沟通表达/逻辑思维

1、说一下你过往做的一些项目/说说你以前的工作经历。

2、你之前做过的一些专业分析。

3、你之前做过的模型。

4、之前是如何与业务方打交道的。

三、对于数据与商业的理解

1、如何理解数据敏感性?

2、你觉得数据怎么体现其商业价值?能否举个例子。

四、专业技能

1、基础的统计学知识。

2、数据挖掘基本的算法。

3、怎么评估模型好坏。

4、使用的工具。

5、数据挖掘流程。

6、怎么清洗变量【例如：指标定义、缺失值处理】。

7、怎么解决建模中会碰到一些技术问题【例如：共线性、不同模型针对的.数据类型】。

五、学习能力

1、是怎么学习专业知识。

2、怎么学习业务知识。

六、职业发展

1、未来3年的职业规划。

2、要实现这些规划计划是怎么样。

我把面试过程可以会问几类问题，不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的：

1、面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。

2、把你之前的工作有条理的表达出来。

3、面试一些问题的时候，可以想一想。我个人觉得，并不是所有的问题必须别人一问完，立即回答。

4、把面试当作一种学习与经历。关键是从一些面试中你能发现自己不足。

另外一些小tips:

1、面试之前了解这个岗位。了解一下这个公司。花点时间在面试公司和岗位，了解了解人家公司是干什么，如果你对这家公司特别感兴趣，去网站上看看，去体验体验人家公司的产品和服务。会让面试的人感觉到尊重。当然太贵就算了。

2、如果有认识的人或者通过一些渠道先了解一下你面试的公司，部门情况到底是怎么样的。到底要招什么样的人。

3、很多企业的招聘与实际需要的人之间有很大的出入。

4、投递简历前：花点时间在简历上：要看到一份没有错别字且能把之前工作写清楚在一张纸上真的很少。

5、机会是留给有准备的人。你准备好了吗?每次面试结束看，看看自己的不足，然后一定立即去学起来。

『陆』 数据挖掘方面的经典书籍有什么

推荐两本比较基础的书，数据挖掘导论和数据挖掘。经典教材，难度不深，内容全面且讲解细致，适合初学者使用。

1、数据挖掘导论，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 著，译者： 范明 范宏建，人民邮电出版社；
2、数据挖掘：概念与技术，作者：（加）韩家炜，堪博著，范明，孟小峰译，机械工业出版社；
因为都是中文版，阅读起来基本没有障碍，而且这两个出版社也是计算机领域的传统出版社了，质量还是很能保证的。
3、国外书籍推荐Pang-Ning Tan, Vipin Kumar etc. Introction to Data Mining。可以深入了解数据挖掘
关于分类、关联规则、聚类的知识。第一章讲基本部分，第二章讲高级部分，让人由浅入深。另有单独的一章介绍异常检测。本书的第一作者是物理背景出身，所以讲解很重视对于算法的理解（优缺点与适用范围等)。

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