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程序员书库（ID：OpenSourceTop）编译
l链接：https://www.kdnuggets.com/2014/04/9-free-books-learning-data-mining-data-analysis.html
数据挖掘，数据分析，这两个名词经常给人的感觉就是高深莫测的，其实，并非如此，再难的知识只要我们花时间去学习和时间，就会发现实际上并没有那么难
这个世界上最不缺的就是聪明的人，比如那些为谷歌、苹果、微软等大厂工作的大牛们，假如你总是认为这很难，否定自己做不到，那你只能仰望他们，因为你看不到，其实他们也曾和你一样一步步走过来的
本文将和大家推荐几本有关数据挖掘和数据分析的免费电子书，这些书会告诉你数据挖掘和数据分析的“秘密”，以及它们如何在工作项目中帮助到你。
DJ Patil向我们简要介绍了数据问题的复杂性，如何从更好的角度去理解它们，他举了很多很好理解的例子，是一本很好的有关数据分析的书，最关键的是它还是免费的。
下载地址：http://www.oreilly.com/data/free/data-jujitsu.csp
这本wiki书对于每个部分的讲解都通过原理讲解、细节实现和举例说明三个点铺开，原理是为了帮助读者理解将这些技术应用于实际场景的必要背景，细节实现不仅公开了算法设计，还解释了其算法参数，最后举例说明提供了在真实数据集上使用算法的例子
阅读地址：https://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R
这本书以大量的时间为特色，旨在帮助初学者更好的理解数据挖掘的整个过程，以及算法是如何运行的，你最好完成书中的练习，并运行作者提供的Python示例代码，不要被动的去读这本书，你将会学到许多数据挖掘的编程技术
阅读地址：http://guidetodatamining.com/
数据挖掘和分析随处可见，而不仅仅局限于特定的学科或领域，实际上，像谷歌这样的平台在很大程度上依赖于基于高质量数据科学知识之上的算法，互联网广告行业也是如此，这个行业也需要借助包括信息检索，机器学习，数据挖掘和分析，统计学，经济学，甚至预测和理解用户行为的心理学。这本书就是对互联网广告行业的数据挖掘和分析进行深入探讨。
下载地址：https://arxiv.org/pdf/1206.1754v2.pdf
Jeffrey M. Stanton向我们简要介绍了数据科学，以及如何将它和数据挖掘区分开来，数据科学不仅仅是简单地分析数据。有很多人喜欢分析数据，他们可以花一整天的时间看直方图和平均值，但是数据科学不一样，它还需要一系列的技能，而且有多种角色。
阅读地址：https://docs.google.com/file/d/0B6iefdnF22XQeVZDSkxjZ0Z5VUE/edit
这本书适合那些想在Web上学习更多数据挖掘的人，它讨论了在为Web设计和处理Web数据时最常见的一些问题和解决方案，每一个章节的最后都包含大量的习题和示例，本书是一本对初学者非常友好的书，但是如果你已经有一些数据算法、数学和数据库的经验，那就更好不过。
阅读地址：http://www.mmds.org/
这本书更像是一本教科书，提供了必要的背景介绍，并且附带了一个词汇表，解释了重要的术语和概念，如果你遇到无法解释的术语，这是一本不错的参考书，而我真正喜欢的这本书的原因是，它是电子书，可以直接在书中添加链接，这样会方便很多。
阅读地址：https://schoolofdata.org/handbook/
这本书由9章组成，几乎每一章都是不同的人写的，但所有的章节结合在一起就就是完整的一本书，本书主要的焦点在于文本挖掘，以及Web技术的发展，以及数据科学和
阅读地址：https://www.intechopen.com/books/theory-and-applications-for-advanced-text-mining
不知道这一份书单，你可还满意？
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原文地址：https://blog.51cto.com/15060204/2566469
