數據分析、數據挖掘有哪些好書值得推薦？由于經常接到私信要求在這個書單之內再推薦兩三本，每個人的行業背景也不一樣，所以就把下面的書單歸類整理一下。
入門讀物：
1.深入淺出數據分析這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最后談到了R是大加分。難易程度：非常易。
2.啤酒與尿布通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程度：非常易。
3.數據之美一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。難易程度：易。
4.數學之美這本書非常棒啦，入門讀起來很不錯！
數據分析：
1.SciPy and NumPy這本書可以歸類為數據分析書吧，因為numpy和scipy真的是非常強大啊。
2.Python for Data Analysis作者是Pandas這個包的作者，看過他在Scipy會議上的演講，實例非常強！
3.Bad Data Handbook很好玩的書，作者的角度很不同。
適合入門的教程：
1.集體智慧編程學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的算法，淺顯易懂，還有可執行的Python代碼。難易程度：中。
2.Machine Learning in Action用人話把復雜難懂的機器學習算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有Python代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： 王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了機器學習實戰。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。難易程度：中。我帶的研究生入門必看數目之一！
3.Building Machine Learning Systems with Python雖然是英文的，但是由于寫得很簡單，比較理解，又有Python代碼跟著，輔助理解。
4.數據挖掘導論最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦Jiawei Han老師的那本書，因為個人覺得那本書對于初學者來說不太容易讀懂。難易程度：中上。
5.Machine Learning for Hackers也是通過實例講解機器學習算法，用R實現的，可以一邊學習機器學習一邊學習R。
稍微專業些的：
1.Introduction to Semi-Supervised Learning半監督學習必讀必看的書。
2.Learning to Rank for Information Retrieval微軟亞院劉鐵巖老師關于LTR的著作，啥都不說了，推薦！
3.Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing李航老師關于LTR的書，也是當時他在微軟亞院時候的書，可見微軟亞院對LTR的研究之深，貢獻之大。
4.推薦系統實踐這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。
5.Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference這個是Jordan老爺子和他的得意門徒Martin J Wainwright在Foundation of Machine Learning Research上的創刊號，可以免費下載，比較難懂，但是一旦讀通了，graphical model的相關內容就可以踏平了。
6.Natural Language Processing with Python?NLP經典，其實主要是講NLTK這個包，但是啊，NLTK這個包幾乎涵蓋了NLP的很多內容了啊！
機器學習教材：
1.The Elements of Statistical Learning這本書有對應的中文版：統計學習基礎。書中配有R包，非常贊！可以參照著代碼學習算法。
2.統計學習方法李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。難易程度：難。
3.Machine Learning去年出版的新書，作者Kevin Murrphy教授是機器學習領域中年少有為的代表。這書是他的集大成之作，寫完之后，就去Google了，產學研結合，沒有比這個更好的了。
4.Machine Learning這書和上面的書不是一本！這書叫：Machine Learning: An Algorithmic Perspective之前做過我帶的研究生教材，由于配有代碼，所以理解起來比較容易。
5.Pattern Recognition And Machine Learning經典中的經典。
6.Bayesian Reasoning and Machine Learning看名字就知道了，徹徹底底的Bayesian學派的書，里面的內容非常多，有一張圖將機器學習中設計算法的關系總結了一下，很棒。
7.Probabilistic Graphical Models鴻篇巨制，這書誰要是讀完了告訴我一聲。
8.Convex Optimization凸優化中最好的教材，沒有之一了。課程也非常棒，Stephen老師拿著紙一步一步推到，圖一點一點畫，太棒了。
