韩家伟

数据挖掘技术是对大数据进行分析和挖掘的重要手段，韩家伟在其著作中系统阐述了数据挖掘的基本概念和技术方法。

韩家伟教授著作的《数据挖掘概念与技术》，深入浅出地讲解数据挖掘相关知识。

数据挖掘韩家伟中文版的知识点整理得挺全，内容覆盖广，而且每个部分都讲得比较清楚。像OLAP操作、数据预这些内容，用得多但理解不深，这篇总结能帮你理清楚逻辑。你要是刚接触数据挖掘，或者准备面试、写项目报告，这份资料还挺值得翻一翻的。 数据挖掘的核心知识点梳理得系统，像分类与预测、聚类这些都配了常见应用场景，比如电商推荐、用户画像之类的，听起来挺接地气。 OLAP 的几个操作也提得到位，像Roll-Up、Drill-Down，这些你在做报表或者 BI 时，肯定绕不开，搞清楚后建模效率提升不止一点点。 再说数据预那一块，不少细节容易忽略，比如离散化和概念分层，其实在做建模前真挺关键，能让模型学得更快

数据挖掘概念与技术 授课教师： 韩家伟 版本： 第二版中文版 课件特色： 深入浅出，解析数据挖掘核心概念。 案例驱动，结合实际应用场景讲解技术。 内容精炼，提炼知识要点，便于学习掌握。

韩家伟的这部数据挖掘经典著作，不仅涵盖了传统的频繁项集挖掘，还深入探讨了该领域的诸多前沿进展。

韩家炜关于大数据文本分析的演讲ppt，全篇以pdf格式呈现，有兴趣的朋友可以了解一下。

韩家炜所著《数据挖掘》深入浅出地阐述了数据挖掘领域的基础知识和应用。本书内容详实，为读者理解和应用数据挖掘技术提供了宝贵的参考。

对于想要深入学习数据挖掘的朋友来说，这本书绝对不容错过，堪称经典。

黑白配的韩家炜《数据挖掘：概念与技术》，内容真是蛮硬核的，入门、进阶一网打尽。书里把数据挖掘的流程掰开揉碎讲了个透，从数据清洗、建模，到如何用统计方法挖有用信息，几乎全覆盖。 讲数据仓库的结构也挺细，像OLAP那部分，啥是MOLAP、ROLAP，也都讲明白了。嗯，如果你之前搞过一点数据库开发，这部分会看得比较顺手，能立马套到项目上。 另外，里面那段预的内容，我觉得还蛮实用的。你知道数据乱七八糟时，怎么缺失值、怎么规范化，全都有现成方法。而且还贴心提了降维、压缩的方案，性能优化这块做得也挺周到。 说白了，这书就是帮你把挖掘流程串起来，不会只是讲个模型就完事，属于那种“讲原理不忘带工具”的风格。对

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》，是那种看完能让你脑子里“哇，这才叫数据挖掘”的书。逻辑清晰、案例丰富，讲得也不绕，用大白话解释各种算法背后的思路。像分类、聚类、关联规则这几块，讲得都挺透彻的。是讲到K-means和Apriori，就像老司机在给你拆解复杂的操作，一步步来，思路清晰。模型评估那块，讲准确率、召回率、F1这些指标的时候，配上例子，你一看就懂，不枯燥，挺贴近实际的。还有交叉验证，直接就能用在项目里。数据预那章也蛮实用的，像缺失值、数据规范化这种，在实际开发中也经常碰到。不好，后面都白搭。整体风格比较适合程序员思维，写得干脆利索，还带点工程味。是几章讲大数据挑战、实时和深度学习扩展，