数据挖掘概论与实践

数据挖掘技术 数据挖掘是探索和分析大量数据以发现隐藏模式和趋势的计算机技术。通过识别这些模式，企业可以更好地了解客户需求、改进运营和做出更明智的决策。 数据挖掘涉及以下步骤：- 数据准备和预处理- 数据挖掘算法应用- 模式和趋势识别- 结果解释和知识发现 数据挖掘技术可应用于各种行业，包括医疗保健、金融和零售。它使企业能够从数据中获得有价值的见解，从而提高效率、降低成本和增加利润。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

数据挖掘的入门知识和商务智能的关系讲得还挺清楚，适合想了解 BI 方向的前端同行参考。整体内容不偏理论，案例也蛮接地气，像用户行为、电商推荐这些都覆盖到了。几篇相关文章能串起来看，体系感也不错，适合下班摸鱼看看。

数据挖掘的基础知识整理得比较全的一份资料，讲得还挺细的，从动机讲到技术实现，像怎么做关联规则、分类预测这些都有讲到，属于那种你翻一遍就知道哪块薄弱、哪块能补的类型。 数据挖掘概述部分说得蛮实在，什么是数据挖掘、为啥重要、挖掘啥数据，写得挺接地气。像关系数据库、事务数据、甚至多媒体数据怎么挖，它都提了，适合新手起步时对整体概念有个框架。 接下来的OLAP 技术章节，重点放在数据仓库设计和多维模型，像星型、雪花模型这类老朋友，还有 ROLAP、MOLAP 的区别，写得清清楚楚。如果你做 BI 项目多，这一块会用得上。 再往后是数据预，比如怎么清洗缺失值、噪声数据，还有归约、集成这些，这些步骤做不对

这本书是数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了其重要知识和技术创新。第一版的基础上，第二版展示了最新的研究成果，包括挖掘流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘。这本书适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员阅读。

数据挖掘和是目前大热的技术方向，不仅能发现数据背后的潜在规律，还能为决策强有力的支持。如果你对数据挖掘有兴趣，几篇不错的文章可以你了解和实践其中的技巧。比如《城市销售数据技术探索——数据挖掘实践》，这篇文章深入浅出地了如何通过数据挖掘提升城市销售能力。要是你想了解数据本身的技术提升，可以看看《优化数据与挖掘技术》。至于 MATLAB 的应用实践，推荐《MATLAB 数据及应用实践》，它会你更好地利用 MATLAB 进行数据和建模。 这些资源看起来都挺实用的，适合初学者或者想进一步提升能力的人。只要你用心实践，肯定能在数据这块更上一层楼！

对数据挖掘领域有兴趣的同学，这本书能提供深入的算法解析，是很有价值的学习资源。书中内容详实，讲解透彻，值得参考。