数据挖掘技术概述（韩家伟）

韩家伟教授著作的《数据挖掘概念与技术》，深入浅出地讲解数据挖掘相关知识。

数据挖掘韩家伟中文版的知识点整理得挺全，内容覆盖广，而且每个部分都讲得比较清楚。像OLAP操作、数据预这些内容，用得多但理解不深，这篇总结能帮你理清楚逻辑。你要是刚接触数据挖掘，或者准备面试、写项目报告，这份资料还挺值得翻一翻的。 数据挖掘的核心知识点梳理得系统，像分类与预测、聚类这些都配了常见应用场景，比如电商推荐、用户画像之类的，听起来挺接地气。 OLAP 的几个操作也提得到位，像Roll-Up、Drill-Down，这些你在做报表或者 BI 时，肯定绕不开，搞清楚后建模效率提升不止一点点。 再说数据预那一块，不少细节容易忽略，比如离散化和概念分层，其实在做建模前真挺关键，能让模型学得更快

数据挖掘概念与技术 授课教师： 韩家伟 版本： 第二版中文版 课件特色： 深入浅出，解析数据挖掘核心概念。 案例驱动，结合实际应用场景讲解技术。 内容精炼，提炼知识要点，便于学习掌握。

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。

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，

《数据挖掘：概念与技术》由数据挖掘领域权威学者韩家炜教授撰写，深入浅出地阐述了数据挖掘的核心概念、模型和算法，被业界视为数据挖掘领域的经典教材。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》是那种看起来学术范挺浓，但读起来其实挺接地气的一本书。书里讲得比较全，从啥是数据挖掘到怎么在数据库、数据仓库里动手挖，一步步走得蛮细。六大功能挺有代表性，像分类和预测、聚类这些，在做推荐系统、用户画像、甚至异常检测时都能派上用场。你如果碰到啥项目有点数据量，这部分内容值得翻翻。数据预部分讲得比较实在，啥清洗、转化、规约这些，没绕弯子，举的例子也贴近实际。别小看预，搞不好后面模型再牛也没用。技术上涵盖挺多的，像决策树、神经网络、支持向量机，不是只讲理论，书里会结合实际案例给你讲怎么落地。你如果平时玩 Python 里的sklearn或者pandas，再来对比看看书

这本《数据挖掘：概念与技术》由韩家炜教授编写，挺适合那些想要深入了解数据挖掘的朋友。书里不仅有基础的理论，还包含了大量实际应用的技巧。比如，关联和分类预测这两项技术，都是数据挖掘中实用的部分，你从复杂的数据中提取出有价值的信息。你可以学到怎么从关系数据库、数据仓库中挖掘模式，甚至还涉及到OLAP技术，挺适合做数据的人。最值得一提的是，这本书的覆盖面相当广，不光讲理论，还有具体的应用实例。比如，如何通过数据预提高挖掘效率，如何在大型数据库中高效挖掘关联规则。嗯，基本上如果你是数据或者数据科学的从业者，这本书绝对能给你不少干货。，如果你对数据挖掘有兴趣，是想在工作中运用这些技术，看看这本书肯定不会