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。

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。

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。

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。

南京理工大学的数据挖掘教材，主要涵盖数据挖掘和数据仓库领域的内容。

数据挖掘技术在当今技术发展中扮演着重要角色，尤其是在文本挖掘领域。随着信息量的爆炸性增长，数据挖掘技术成为从海量数据中提取有用信息的关键工具。将详细介绍数据挖掘的基本概念、技术原理以及在网络数据分析中的应用。