数据挖掘技术详解（经典教材）

数据挖掘算法详解，助力您掌握数据挖掘基础知识。

从最基础的概念开始，这本经典的数据挖掘原理教材深入探讨了数据挖掘的核心概念和方法。

数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息和知识的过程，涉及数据预处理、数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据立方体、分类与预测以及关联和相关性挖掘等多个关键步骤和技术。技术进步推动下，数据挖掘已成为商业智能、医学研究、市场预测等领域的重要工具。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以确保数据质量和分析效率。数据仓库支持决策分析，通过数据清洗和转换，提供集成的非易失性数据库。OLAP技术支持多维分析，快速查询和聚合复杂数据，帮助决策者理解业务情况。数据立方体通过预计算和存储汇总数据，实现快速查询响应。分类与预测涵盖了决策树、随机森林等模型，用于数据对象分类和未来事件预测。关联规则挖

数据仓库与数据挖掘技术，权威参考，助力数据分析与决策。

黑白风格的经典教材《数据挖掘：概念与技术》，内容真挺扎实的，适合你想系统学点数据挖掘知识的时候啃一啃。 韩家炜的书，不整花活，章节结构清晰，该讲的概念、算法、应用一个不落。比如聚类、分类预测这些，都有案例和原理结合讲，理解起来比较顺畅。 数据库类型也讲得蛮全，从关系数据库到高级数据库系统，你搞开发时总会遇上，提前了解一下不吃亏。 OLAP和数据仓库部分比较实用，讲了星型模式、多维这种数据建模方式，做报表的场景下用得上。 书里对数据预这块下了不少笔墨，从数据清理到归约、离散化，都有，适合刚入门或者准备搞项目的朋友看看。 顺便一提，书后面还有讲数据挖掘系统结构，对了解整个流程和实际部署也挺有的。虽

这本教材涵盖了数据挖掘的概念和技术，适合初学者入门学习。

朱明教授的数据挖掘课本，理论扎实、实践贴地，讲得清楚，例子也比较接地气。你要是想搞清楚像分类、聚类、特征选择这些数据挖掘常用套路，这本书挺合适的。尤其对刚入门或者有点基础但想深入的同学，能帮你捋顺整个流程。 数据预讲得蛮细，从清洗、转换到规约全都带着讲。比如缺失值怎么填、异常值怎么搞，朱明教授给出了不少实用方法。像特征选择部分，也把过滤法、包裹法、嵌入法这几种思路都拿出来讲了，场景和用法还挺明白。 建模部分包含了常见模型，比如决策树适合做解释性强的任务，随机森林适合抗干扰能力强的场景，神经网络也没落下。每种模型都配了实战例子，说清楚了优劣和用在哪种业务上更合适。 模型验证这一块也没省，像交叉验

详细介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据预处理、分类与预测算法、聚类方法、关联分析以及序列模式挖掘。此外，还探讨了常用的数据挖掘软件及其应用场景。

数据挖掘是信息技术领域重要分支，专注于从海量数据中提取有价值信息和知识。IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)评选的经典算法包括C4.5、k-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、kNN、Naive Bayes和CART。每种算法在理论研究和实际应用中都具有深远影响。详细解析了这些算法，包括它们的原理、优势和应用场景。