数据挖掘技术与应用解析（邵峰晶于忠清）

《数据挖掘概念与技术》是韩家炜教授撰写的一部经典著作，系统深入地探讨了数据挖掘领域的核心概念和技术。该书详细阐述了数据挖掘的基本原理，并广泛涵盖了在不同数据类型和环境下的应用，为读者提供了理论知识和实践指导。数据挖掘作为从大数据中提取信息和知识的重要工具，在信息技术飞速发展的背景下，已经成为企业和科研机构不可或缺的支持。

数据挖掘的概念与技术深入解析，助你掌握数据挖掘精髓。

数据挖掘：概念与技术（这里指的是之前上传的数据挖掘的课后答案，但仅涵盖前两章内容），希望能够为读者提供帮助。

随着数据库规模的不断扩大，数据挖掘技术应运而生，它能够处理海量数据并从中提取有价值的信息，助力决策支持。

数据挖掘：起源、技术与应用 数据挖掘的由来 随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量数据。如何从这些数据中提取有价值的信息，成为亟待解决的问题。数据挖掘应运而生，它融合了数据库技术、统计学、机器学习等多个学科，为我们提供了一种强大的数据分析工具。 数据挖掘技术 数据挖掘涉及多种技术，包括： 分类: 将数据划分到预定义的类别中。 聚类: 将数据分组，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间相似度低。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系。 异常检测: 识别与大多数数据模式不符的异常数据。 数据挖掘的应用 数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用，例如： 商业: 客户关系管理、市场营销、风险评

这本经典的电子书《数据挖掘概念与技术》由韩家炜撰写，全面介绍了数据挖掘的核心概念和技术。

数据挖掘-概念与技术 中文版，内容清晰易懂，值得学习参考。

数据挖掘：概念与技术 本书深入探讨数据挖掘的核心概念与实用技术，涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等关键议题。通过丰富的案例研究和实践练习，读者将掌握如何从海量数据中提取有价值的知识，并应用于解决实际问题。

本书详细探讨了数据挖掘的定义、技术手段以及最新研究进展。第三版进行了全面修订，重点强化了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容，涵盖了OLAP、离群点检测以及网络挖掘和复杂数据类型的应用。适合数据分析、挖掘及知识发现课程使用，是从事数据挖掘领域教学、研究和开发的理想参考。