数据挖掘深入理解概念与技术

数据挖掘是通过自动发现大数据中有用模式和知识的过程，涉及统计学、机器学习等多个领域，应用广泛于商业智能、科学研究和金融分析。数据挖掘的基本步骤包括数据准备、模型选择、训练、评估和部署。它与数据仓库密切相关，数据仓库为数据挖掘提供高质量数据基础。数据挖掘的应用包括市场分析、风险评估、医疗健康、智能制造和社交媒体分析。关键技术和工具包括分类算法、聚类算法和关联规则。

本书详细介绍了数据挖掘原理，重点关注实用角度，深入解析数据仓库技术、数据立方体理论基础以及数据挖掘领域的经典算法。

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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。

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第二章：数据挖掘概念与技术 数据挖掘是一门致力于从大量数据中提取有价值信息的技术。通过数据挖掘，我们可以发现隐藏的模式、预测未来趋势，并在不同领域中实现更高效的决策和战略实施。以下是第二章的核心内容： 数据预处理：数据预处理是数据挖掘流程的第一步，确保数据的质量。该过程包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 数据挖掘方法： 分类：通过分析历史数据，建立分类模型。 聚类：将数据划分为相似的组。 关联分析：识别数据中的关联关系。 回归：构建预测模型，以估计变量间的关系。 评价与解释：通过评价和解释结果，确保数据挖掘模型的准确性和可靠性。 后续章节将深入介绍每个数据挖掘技术