入门：
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。
我个人推荐的入门书是这两本：TOBY SEGARAN的《集体智慧编程》和Ian H. Witten / Eibe Frank的《数据挖掘 实用机器学习技术》
《集体智慧编程》很适合希望了解数据挖掘技术的程序员，这本书讲述了数据挖掘里面的很多实用的算法，而且最重要的是其讲述的方式不是像Han那种大牛掉书袋的讲法，而是从实际的例子入手，辅以python的代码，让你很快的就能理解到这种算法能够应用在哪个实际问题上，并且还能自己上手写写代码。唯一的缺点是不够深入，基本没有数学推导，而且不够全面，内容不够翔实。不过作为一本入门书这些缺点反而是帮助理解和入门的优点。
推荐的另一本《数据挖掘 实用机器学习技术》则相对上一本书要稍微难一点，不过在容易理解的程度上依然甩Han老师的书几条街，其作者就是著名的Weka的编写者。整本书的思想脉络也是尽可能的由易到难，从简单的模型入手扩展到现实生活中实际的算法问题，最难能可贵的是书的最后还稍微讲了下如何使用weka，这样大家就能在学习算法之余能够用weka做做小的实验，有直观的认识。
看完上述两本书后，我觉得大体数据挖掘就算有个初步的了解了。往后再怎么继续入门，就看个人需求了。
如果是只是想要稍微了解下相关的技术，或者作为业余爱好，则可随便再看看Anand Rajaraman的《大数据》以及Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》。前者是斯坦福的”Web挖掘”这门课程的材料基础上总结而成。选取了很多数据挖掘里的小点作为展开的，不够系统，但讲的挺好，所以适合有个初步的了解后再看。后者则亦是如此，要注意的是里面很多api因为GFS的缘故不能直接实验，也是个遗憾
如果是继续相关的研究学习，我认为则还需要先过一遍Tom Mitchell的《机器学习》。这本书可以看做是对于十多年前的机器学习的一个综述，作者简单明了的讲述了很多流行的算法（十年前的），并且对于各个算法的适用点和特点都有详细的解说，轻快地在一本薄薄的小书里给了大家一个机器学习之旅。
进阶：
进阶这个话题就难说了，毕竟大家对于进阶的理解各有不同，是个仁者见仁的问题。就我个人来说，则建议如下展开：
视频学习方面：
可以看看斯坦福的《机器学习》这门课程的视频，最近听说网易公开课已经全部翻译了，而且给出了双语字幕，更加容易学习了^_^
书籍学习方面：
我个人推荐的是这样：可以先看看李航的《统计学习方法》，这本书着重于数学推导，网站空间，能让我们很快的对于一些算法的理解更加深入。
有了上面这本书的基础，就可以开始啃一些经典名著了。这些名著看的顺序可以不分先后，也可以同时学习：
Richard O. Duda的《模式分类》这本书是力荐，很多高校的数据挖掘导论课程的教科书便是这本（也是我的数据挖掘入门书，很有感情的）。如果你不通读这本书，你会发现在你研究很多问题的时候，甚至一些相对简单的问题（比如贝叶斯在高斯假设下为什么退化成线性分类器）都要再重新回头读这本书。
Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书也是经典巨著，整本书写的非常清爽。
《The Elements of Statistical Learning》这本书有句很好的吐槽“机器学习 — 从入门到精通”可以作为这本书的副标题。可以看出这本书对于机器学习进阶的重要性。值得一说的是这本书虽然有中文版，但是翻译之烂也甚是有名，听说是学体育的翻译的。
Hoppner, Frank的《Guide to Intelligent Data Analysis》这本书相对于上面基本经典巨著并不出名，但是写的甚好，是knime官网上推荐的，标榜的是解决实际生活中的数据挖掘问题，讲述了CRISP-DM标准化流程，每章后面给出了R和knime的应用例子。
以前写过的读书笔记
项目方面：