數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，以下是一些推薦的數(shù)據(jù)挖掘入門與進(jìn)階書籍：

1. 《數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)》（Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques）

作者：Ian H. Witten, Eibe Frank

簡介：這本書適合有一定編程基礎(chǔ)，希望了解數(shù)據(jù)挖掘原理和實(shí)際應(yīng)用的人。

2. 《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指南》（Data Mining: The Art and Science of Discovering Knowledge in Data）

作者：Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei

簡介：這是一本全面介紹數(shù)據(jù)挖掘理論、技術(shù)和應(yīng)用的經(jīng)典書籍。

3. 《數(shù)據(jù)挖掘：原理與技術(shù)》（Data Mining: Principles and Practice）

作者：Peter N. Bennett, Michael J. Pazzani

簡介：本書從原理到實(shí)踐，全面講解了數(shù)據(jù)挖掘的方法和算法。

4. 《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》（Machine Learning in Action）

作者：Peter Harrington

簡介：這本書通過實(shí)際案例介紹機(jī)器學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)挖掘的許多基本算法。

5. 《數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)》（Data Mining and Knowledge Discovery）

作者：Michael A. Berry, Gordon S. Linoff

簡介：這本書側(cè)重于數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)用方法，包括案例研究和工具使用。

6. 《數(shù)據(jù)挖掘：實(shí)用案例研究》（Data Mining: Case Studies）

作者：Wm. Arthur Woods, Jr.

簡介：本書通過一系列實(shí)際案例，展示了數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

7. 《Python數(shù)據(jù)挖掘入門》（Python Data Mining）

作者：Matthieu Brucher

簡介：這本書使用Python語言介紹數(shù)據(jù)挖掘，適合有一定Python基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者。

8. 《數(shù)據(jù)挖掘：原理、方法和應(yīng)用》（Data Mining: Principles, Methods, and Applications）

作者：Hans-Peter Kriegel, Peter A. Bohm, Martin Ester, Ralph T. Güntzer, Friedrich Sch?fer, Volker Wirth

簡介：這是一本系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)挖掘原理、方法和應(yīng)用的書籍。

這些書籍涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)方面，從基礎(chǔ)知識到高級應(yīng)用，可以幫助您逐步掌握數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技能。當(dāng)然，根據(jù)您的學(xué)習(xí)需求和背景，選擇適合您的書籍是非常重要的。