电子图书《(朱明)数据挖掘教材》改写版

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

朱明数据挖掘技术 pdf 电子书，挺实用的，七章内容了数据挖掘的基本技术。第一章是基础知识，第二章数据预，第三章和第四章讨论了定性归纳和分类预测，后面还有关联挖掘、聚类等内容。整体来说，适合入门和进阶的开发者，尤其是有兴趣了解如何运用数据挖掘实际问题的朋友。内容不仅覆盖了常见的算法，还举了一些实际例子，你理解概念和应用。如果你想系统学习数据挖掘，读这本书挺不错的哦。

中科院教授推荐的朱明数据挖掘教材，全文分为六个部分，欢迎免费下载。

数据挖掘方向的电子教材资源挺全的，基本上从入门到进阶都能覆盖到。像是韩家伟的《数据挖掘》和经典的《数据仓库（第四版）》，内容系统，概念讲得透，适合平时查阅也适合刷一遍梳理思路。 电子书打包里还带了《数理统计基础》和几个练手用的 PDF，比如《数据挖掘入门》，对刚接触这块或者想回炉重造的都挺友好。你看完这些，SQL、数据清洗、挖掘算法基本都能整明白。 想练手的话，可以顺手看看相关链接：比如数据挖掘技术概述（韩家伟），还有统计方面的深入探索高等数理统计，配合用 MATLAB 动手练下MATLAB 数理统计上机练习也不错。 嗯，有时间可以翻翻数理统计数据包合集，里面一些原始数据集还挺有意思的，自己练

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

韩佳炜的《数据挖掘 第三版》还挺经典的，基本算是入门+进阶的全能教材。内容从概念讲到实战，像数据清洗、聚类、分类算法这些，都讲得比较系统，例子也不少，通俗易懂，读起来不会太费劲。书的英文名叫 Data Mining: Concepts and Techniques，作者是 Jiawei Han、Micheline Kamber 和 Jian Pei，业内大佬，书里有不少你工作中用得上的技巧。尤其是搞机器学习或做大数据项目的，这本书绝对值得常翻翻。里面的数据准备章节也比较实用，像 数据清洗、集成、变换、规约，都配了流程图和小案例，看一遍就能理出套路来。如果你做 ETL、数据预，那部分内容有参考价

数据挖掘的中文经典教材，韩家炜的《数据挖掘中文版》，真的是入门到进阶都能用得上的一份好资料。章节结构清晰，讲得也不绕，像是老司机带着你一步步搞明白数据是怎么“挖”出来的。从数据仓库、OLAP到聚类、分类这些常见概念，不只是讲定义，还配了不少实际应用的场景。比如企业怎么用来优化客户管理、政府怎么预测交通流量，这些都讲得比较透。是它对数据预的细节挺细，像数据清理、数据集成这些平时容易忽略的步骤都有实用的操作建议。你要是做数据相关的前端交互，也可以参考它怎么做模式可视化，思路蛮多的。另外它也讲到数据立方体的构建和优化，这块内容用在和后端协作做 BI 平台时真的帮了我不少。多时候前端负责展示，其实背后

数据挖掘算法详解，助力您掌握数据挖掘基础知识。