数据挖掘韩家炜英文第二版

数据挖掘核心概念与技术详解####一、引言《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜教授及其合著者所著的经典教材，自2000年问世以来一直被视为学习数据挖掘领域的不可或缺之作。本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本原理和技术，并广泛涵盖了其应用场景，帮助读者从海量数据中提取有价值信息的能力。####二、数据挖掘概述1. 数据挖掘的定义与重要性：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地提取出未知、有效且可理解模式的过程，其重要性在于帮助企业和组织更好地理解和利用数据资产，从而做出更明智的决策。2. 数据挖掘的应用范围：数据挖掘可以应用于各种数据类型，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等，每

数据挖掘技术概述（英文第二版）由韩家炜教授撰写，详细介绍了第九章的内容。

数据挖掘的中文经典教材，韩家炜的《数据挖掘中文版》，真的是入门到进阶都能用得上的一份好资料。章节结构清晰，讲得也不绕，像是老司机带着你一步步搞明白数据是怎么“挖”出来的。从数据仓库、OLAP到聚类、分类这些常见概念，不只是讲定义，还配了不少实际应用的场景。比如企业怎么用来优化客户管理、政府怎么预测交通流量，这些都讲得比较透。是它对数据预的细节挺细，像数据清理、数据集成这些平时容易忽略的步骤都有实用的操作建议。你要是做数据相关的前端交互，也可以参考它怎么做模式可视化，思路蛮多的。另外它也讲到数据立方体的构建和优化，这块内容用在和后端协作做 BI 平台时真的帮了我不少。多时候前端负责展示，其实背后

韩家伟的这部数据挖掘经典著作，不仅涵盖了传统的频繁项集挖掘，还深入探讨了该领域的诸多前沿进展。

对于想要深入学习数据挖掘的朋友来说，这本书绝对不容错过，堪称经典。

黑白配的韩家炜《数据挖掘：概念与技术》，内容真是蛮硬核的，入门、进阶一网打尽。书里把数据挖掘的流程掰开揉碎讲了个透，从数据清洗、建模，到如何用统计方法挖有用信息，几乎全覆盖。 讲数据仓库的结构也挺细，像OLAP那部分，啥是MOLAP、ROLAP，也都讲明白了。嗯，如果你之前搞过一点数据库开发，这部分会看得比较顺手，能立马套到项目上。 另外，里面那段预的内容，我觉得还蛮实用的。你知道数据乱七八糟时，怎么缺失值、怎么规范化，全都有现成方法。而且还贴心提了降维、压缩的方案，性能优化这块做得也挺周到。 说白了，这书就是帮你把挖掘流程串起来，不会只是讲个模型就完事，属于那种“讲原理不忘带工具”的风格。对

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》，是那种看完能让你脑子里“哇，这才叫数据挖掘”的书。逻辑清晰、案例丰富，讲得也不绕，用大白话解释各种算法背后的思路。像分类、聚类、关联规则这几块，讲得都挺透彻的。是讲到K-means和Apriori，就像老司机在给你拆解复杂的操作，一步步来，思路清晰。模型评估那块，讲准确率、召回率、F1这些指标的时候，配上例子，你一看就懂，不枯燥，挺贴近实际的。还有交叉验证，直接就能用在项目里。数据预那章也蛮实用的，像缺失值、数据规范化这种，在实际开发中也经常碰到。不好，后面都白搭。整体风格比较适合程序员思维，写得干脆利索，还带点工程味。是几章讲大数据挑战、实时和深度学习扩展，

韩家炜所著《数据挖掘》深入浅出地阐述了数据挖掘领域的基础知识和应用。本书内容详实，为读者理解和应用数据挖掘技术提供了宝贵的参考。

我正在参加韩家炜教授的最新数据挖掘课程，这份英文讲义是他最新一版的教材。