数据挖掘概念与技术PPT（第10-11章）

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》第二版，挺适合刚入门或者想系统梳理数据挖掘知识的你。书的结构清晰，理论讲得透，案例也蛮多，能帮你把抽象的概念落实到具体应用里。像分类、聚类、关联规则这些基本操作讲得都不复杂，配合练习做一做，理解起来还挺快的。 基础概念的解释不绕弯，什么是 KDD、怎么做数据清洗、模式评估这种流程，书里都有完整，感觉读起来不费劲。 而且第二版内容更新得还挺良心，像是加了流数据挖掘、文本挖掘、Web 挖掘这些比较新一点的技术，甚至还有对MapReduce和数据隐私的。你要是做大数据方向的，这部分内容挺有。 书里的案例比较贴近实战，比如怎么挖掘客户的购买习惯、怎么从医疗记录中找规律，

数据挖掘基础 10 章 ppt 课件的资料还挺全，适合刚接触这块的朋友入门。每一章内容都分得比较细，从最早的数据预到后面的建模和模型评估，讲得蛮系统的。像分类、聚类这些热门算法，也都有例子配合，不枯燥。 配套的几份 PDF 也比较实用，《数据挖掘基本概念与技术（韩家伟）》那份算是理论框架的核心，常见的模型像决策树、支持向量机都有讲，适合搭配 PPT 一起看，理解更完整。 另外还有两份工具教程，一份讲SAS，一份讲Clementine。SAS 这套东西偏企业场景，功能强大但上手稍微有点门槛；Clementine 图形界面比较友好，初学者用起来轻松，像拖拽式建模、自动调参这些都挺贴心的。 你要是想

这是一本数据挖掘领域的书籍，是曾经在信息系统课程中使用的教材之一。

深入探索数据宝藏 数据挖掘如同探险，从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。它涵盖了多种技术和方法，用于发现数据中的模式、趋势和关联规则。 核心概念： 数据预处理： 清洗、整合、转换数据，为后续分析奠定基础。 数据挖掘任务： 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，每种任务都有其独特的目标和方法。 算法选择： 决策树、神经网络、支持向量机等，不同的算法适用于不同的任务和数据集。 模型评估： 评估模型的准确性、效率和泛化能力，确保其可靠性和实用性。 应用领域： 数据挖掘在各个领域都发挥着重要作用，例如： 商业智能： 洞察客户行为、优化营销策略、预测市场趋势。 金融风控： 识别欺诈交易、评估信用

《数据挖掘：概念与技术》(英文第二版)由 Morgan Kaufmann 和 Elsevier 于 2006 年出版，是数据挖掘领域一本备受推崇的著作。该版本为英文原版，并附带书签，方便读者阅读和学习。

数据挖掘通过数据分析技术，从大量数据中发现隐藏模式和关系，帮助决策者了解趋势并做出明智决策。

《数据挖掘：概念与技术》是数据挖掘领域的经典著作，由韩家炜教授撰写。本书系统地介绍了数据挖掘的基本概念、核心技术和应用方法，涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等重要内容。

数据挖掘的入门书里，《数据挖掘：概念与技术》算是比较经典的一本，讲得细，也讲得透。概念解释得清楚，案例也贴地气，不是那种看完头大又没用的书。书里还聊到了关联规则挖掘、聚类、OLAP啥的，基本覆盖了你初中高阶段想了解的数据挖掘知识。 讲数据预那一章挺实用的，数据怎么清洗、转化、归约，全都有。你做数据相关项目时，这些步骤基本都跑不了，学会了能少踩坑。尤其是数据不干净的时候，得当，效果才能靠谱。 它还顺带讲了数据仓库和OLAP 技术，像ROLAP、MOLAP、HOLAP这些，也都点到了，虽然不是重点，但够用。如果你有 BI 相关需求，可以重点看看那部分。 而且书的结构也清晰，哪块是定义，哪块是应用，