大数据分析的数学基础用啥书好

大数据分析的数学基础涉及多个领域，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、最优化理论等。以下是一些推荐的书籍，这些书籍可以帮助你建立和理解大数据分析所需的数学基础：

1. 《概率论与数理统计》
• 作者：[美] 约翰·h·纳什（john h. nash）

这本书是概率论和数理统计的经典教材，适合初学者和有一定基础的读者。书中涵盖了概率论的基本概念、随机变量及其分布、期望、方差、协方差、正态分布、中心极限定理等内容。

2. 《线性代数及其应用》
• 作者：[美] 理查德·s·斯托克斯（richard s. stokes）

线性代数是处理多维空间中数据的数学工具，对于理解数据结构、矩阵运算、特征值和特征向量、向量空间等概念至关重要。这本书适合想要深入了解线性代数在数据分析中应用的读者。

3. 《微积分学教程》
• 作者：[美] 威廉·f·诺顿（william f. norton）

微积分是研究变化率和积分的数学分支，对于理解数据的变化趋势、计算累积量、求解偏导数等分析方法非常重要。这本书适合对微积分有初步了解，希望进一步深入学习的读者。

4. 《数值分析》
• 作者：[美] 罗伯特·s·j·沃特金斯（robert s. j. watkins）

数值分析是应用数学的一个分支，它关注如何利用计算机程序来近似解决数学问题。这本书适合那些想要学习如何使用数值方法来分析大数据的读者。

5. 《最优化方法》
• 作者：[美] 约翰·w·库恩（john w. cohen）

最优化理论是大数据分析中常用的技术之一，用于找到问题的最优解。这本书介绍了多种优化算法，包括梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等，适合想要掌握优化理论的读者。

6. 《数据挖掘技术及应用》
• 作者：[美] 马克·卡佩克（mark kapek）

虽然这本书更侧重于数据挖掘技术，但它也包含了一些关于统计分析和机器学习的内容，对于想要了解数据挖掘中数学应用的读者来说是一个很好的选择。

7. 《统计学原理》
• 作者：[美] 加里·德克尔（gary t. deke）

统计学是数据分析的基础学科，本书详细介绍了统计学的原理和方法，包括描述性统计、推断性统计、假设检验等，适合想要系统学习统计学的读者。

8. 《机器学习》
• 作者：[美] 周志华（zhu zhihua）

机器学习是近年来大数据分析领域的热门话题，本书介绍了机器学习的基本概念、算法和技术，适合想要深入了解机器学习的读者。

总之，通过阅读这些书籍，你可以建立起大数据分析所需的数学基础，并逐步深入到更高级的主题中。同时，实践是最好的学习方式，因此除了阅读书籍外，你还可以通过编程实践、参加在线课程或工作坊等方式来巩固你的数学知识。