数据挖掘概念与技术体系介绍

数据挖掘的核心内容，整理得还挺系统的，适合你在项目之余刷一刷概念。内容覆盖从数据预、OLAP、到关联规则挖掘这些常见但容易搞混的模块，讲得还算清晰，适合刚入坑数据的前端或数据相关岗位的同学快速理顺思路。

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它利用各种方法和算法来发现模式、关联、趋势和规则，为决策提供支持。在这个“数据挖掘ppt.zip”压缩包中，我们很可能会找到一系列介绍数据挖掘核心概念、技术以及应用的PPT文件。 机器学习是人工智能的一个分支，其目标是让计算机通过学习数据而无需显式编程来改善性能。在数据挖掘中，机器学习扮演着重要角色，因为它能自动从数据中学习规律，并用于预测和分类。常见的机器学习算法有监督学习（如决策树、支持向量机、随机森林等）和无监督学习（如K-means、DBSCAN等）。 协同过滤是一种推荐系统中的技术，它基于用户的行为历史来预测他们可能对什么感兴趣

深入探索数据宝藏 数据挖掘如同探险，从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。它涵盖了多种技术和方法，用于发现数据中的模式、趋势和关联规则。 核心概念： 数据预处理： 清洗、整合、转换数据，为后续分析奠定基础。 数据挖掘任务： 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，每种任务都有其独特的目标和方法。 算法选择： 决策树、神经网络、支持向量机等，不同的算法适用于不同的任务和数据集。 模型评估： 评估模型的准确性、效率和泛化能力，确保其可靠性和实用性。 应用领域： 数据挖掘在各个领域都发挥着重要作用，例如： 商业智能： 洞察客户行为、优化营销策略、预测市场趋势。 金融风控： 识别欺诈交易、评估信用

《数据挖掘：概念与技术》(英文第二版)由 Morgan Kaufmann 和 Elsevier 于 2006 年出版，是数据挖掘领域一本备受推崇的著作。该版本为英文原版，并附带书签，方便读者阅读和学习。

数据挖掘通过数据分析技术，从大量数据中发现隐藏模式和关系，帮助决策者了解趋势并做出明智决策。

《数据挖掘：概念与技术》是数据挖掘领域的经典著作，由韩家炜教授撰写。本书系统地介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术和应用方法，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等重要内容。

数据挖掘的入门书里，《数据挖掘：概念与技术》算是比较经典的一本，讲得细，也讲得透。概念解释得清楚，案例也贴地气，不是那种看完头大又没用的书。书里还聊到了关联规则挖掘、聚类、OLAP啥的，基本覆盖了你初中高阶段想了解的数据挖掘知识。 讲数据预那一章挺实用的，数据怎么清洗、转化、归约，全都有。你做数据相关项目时，这些步骤基本都跑不了，学会了能少踩坑。尤其是数据不干净的时候，得当，效果才能靠谱。 它还顺带讲了数据仓库和OLAP 技术，像ROLAP、MOLAP、HOLAP这些，也都点到了，虽然不是重点，但够用。如果你有 BI 相关需求，可以重点看看那部分。 而且书的结构也清晰，哪块是定义，哪块是应用，

数据挖掘的老牌经典《数据挖掘：概念与技术》，内容讲得挺全，从定义、功能到预细节，讲得都还挺落地。是像**关联**、**聚类**这些概念，不光有解释，还搭配了实际场景，读起来不费劲。你要是搞数据、想系统学数据挖掘，这本书真挺值得翻的。 数据挖掘的定义挺有意思，说白了就是从一堆乱糟糟的数据里，把你没发现但其实挺重要的规律挖出来。像那种零售系统里看顾客买完牛奶就会顺手拿包面包的例子，就是**关联**用得溜。 挖掘功能那块内容也蛮丰富，分类预测、聚类、局外者都提到了，还结合了不少现实场景。比如网站、营销策略，这些用起来真挺实用。 讲到数据仓库和OLAP时，内容更偏系统架构一点，但写得也不枯燥，像星形模

数据挖掘的入门书太多，但《数据挖掘_-_概念与技术.pdf》这本真挺经典。内容覆盖广，讲得也不算太抽象，是前面几章，概念部分讲得还蛮清晰，适合边看边实践。 决策树的部分写得比较细，像 ID3、C4.5 都讲了，适合你想了解下各种决策路径怎么来的时候翻一翻。搭配这篇决策树算法详解看，思路更清楚。 Apriori 算法那章也还不错，虽然偏概念，但逻辑推得比较顺，建议结合Apriori 关联规则算法的文章一起看，能帮你理清关联规则挖掘的基本套路。 PDF 本身也挺友好，排版不花哨，查个概念还挺方便，适合用来做知识补充。如果你在做后台数据可视化、埋点统计相关的需求，建议多看几遍，会有不少启发。 哦对了