经典数据挖掘原理教材概述

数据挖掘算法详解，助力您掌握数据挖掘基础知识。

这本经典教材详细阐述了数据挖掘的概念、原理和技术，透彻分析了数据挖掘在实际应用中的关键作用。

数据仓库与数据挖掘技术，权威参考，助力数据分析与决策。

数据挖掘领域中，有几种经典算法被广泛应用，它们在处理大数据和信息提取方面表现突出。

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

数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。

数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势，应用广泛。该技术涉及各种技术，包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域，例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。

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。