数据挖掘与技术第3版实战与案例分析

本书作为数据挖掘领域的经典教材，深入浅出地阐述了数据挖掘的核心算法和理论基础，为读者构建完整的知识体系，是学习和应用数据挖掘技术的 valuable 资源。

这是一本数据挖掘领域的书籍，是曾经在信息系统课程中使用的教材之一。

这本书是一本优秀的数据挖掘指南，详尽介绍了数据挖掘的各种工具和技术，非常适合深入学习。老师们强烈推荐阅读。

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》第二版，挺适合刚入门或者想系统梳理数据挖掘知识的你。书的结构清晰，理论讲得透，案例也蛮多，能帮你把抽象的概念落实到具体应用里。像分类、聚类、关联规则这些基本操作讲得都不复杂，配合练习做一做，理解起来还挺快的。 基础概念的解释不绕弯，什么是 KDD、怎么做数据清洗、模式评估这种流程，书里都有完整，感觉读起来不费劲。 而且第二版内容更新得还挺良心，像是加了流数据挖掘、文本挖掘、Web 挖掘这些比较新一点的技术，甚至还有对MapReduce和数据隐私的。你要是做大数据方向的，这部分内容挺有。 书里的案例比较贴近实战，比如怎么挖掘客户的购买习惯、怎么从医疗记录中找规律，

凝聚了十多位数据挖掘领域资深专家和科研人员，以及超过十年的行业经验，本书以电力、航空、医疗、互联网、生产制造和公共服务等领域的真实案例为主线，以深入浅出的方式讲解Python数据挖掘建模过程，极具实战性。 全书共15章，分为基础篇和实战篇两部分。基础篇阐述数据挖掘的基本原理，实战篇则以一个个真实案例为切入点，通过对案例的深入剖析，帮助读者在实践中积累项目经验，并快速掌握数据挖掘的理论知识。 本书鼓励读者充分利用随书提供的案例建模数据和相关工具进行上机实验，以加深对相关知识和理论的理解。

数据挖掘的实战教材，蛮适合你想上手又不想啃文献的时候。讲得比较清楚，配的例子也挺贴近业务，比如怎么从用户行为里挖掘偏好，挺接地气。整体以大数据场景下的应用为主，不讲玄学，主要是算法怎么跑，数据怎么清洗，模型怎么用。你要是做前端想理解后端推荐系统怎么来的，这一份资料还挺能帮你理清楚思路的。 数据挖掘的概念技术，核心就是围绕大数据场景下的数据。像分类、聚类、关联规则，这些基础方法讲得挺扎实。你能看到每种方法的优劣，还会带点代码示例，不复杂但够用。 课程风格偏工具向，适合那种“我就想快速跑个模型看看效果”的开发者。嗯，不是那种纯理论派，倒是适合做开发的平时看看。比如做个用户画像、跑个商品推荐什么的，

《数据挖掘——概念与技术》这本书适合那些想深入了解数据挖掘技术的同学，是它的第三版内容，涵盖了从基本概念到高级技术的全面。书中了数据预、频繁模式挖掘、分类算法等方面的内容，还了如何在实际中应用这些技术，比如用决策树算法来做分类预测。如果你对数据挖掘还比较陌生，书中通过简单易懂的例子和清晰的概念划分，你逐步掌握每一项技术。像是 Apriori 算法、ID3 算法等，应用场景都广泛，从电商的推荐系统到金融数据都能派上用场。另外，这本书的英语版也挺适合有一定基础的同学，阅读时可以提高英语水平哦。通过不断的练习和学习，你会发现，数据挖掘其实并没有那么复杂，只要掌握了基本方法，能结合实际问题，就能做出有

《数据挖掘：实用机器学习工具和技术》第3版内容更新可参考weka网站。