韩佳炜

韩佳炜数据挖掘课件第八章内容：序列模式挖掘。

数据挖掘其实就是从海量数据中提取有价值的知识，像挖掘金矿一样，你得从杂乱的石头中找出宝贵的部分。韩佳炜的数据挖掘课件适合想深入了解数据挖掘的同学，从基础理论到应用实战都有涉及，内容相当全面。课程从数据预讲起，到分类、聚类、回归等常见算法的都挺到位，算是一本手把手教你怎么做数据挖掘的指南。 数据预这块讲得细，包括如何清洗数据，缺失值，甚至是如何做标准化、归一化，都是实际应用中常见的步骤。分类算法部分，像决策树、随机森林这类，理解起来不难，实际操作也蛮。 此外，还有聚类，比如K-means算法，多实际项目中都会用到这种方法来分类数据。而且，Apriori算法用于关联规则挖掘也讲得透彻，你理解如何从

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。

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，

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。

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。

《数据挖掘：概念与技术》由数据挖掘领域权威学者韩家炜教授撰写，深入浅出地阐述了数据挖掘的核心概念、模型和算法，被业界视为数据挖掘领域的经典教材。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》是那种看起来学术范挺浓，但读起来其实挺接地气的一本书。书里讲得比较全，从啥是数据挖掘到怎么在数据库、数据仓库里动手挖，一步步走得蛮细。六大功能挺有代表性，像分类和预测、聚类这些，在做推荐系统、用户画像、甚至异常检测时都能派上用场。你如果碰到啥项目有点数据量，这部分内容值得翻翻。数据预部分讲得比较实在，啥清洗、转化、规约这些，没绕弯子，举的例子也贴近实际。别小看预，搞不好后面模型再牛也没用。技术上涵盖挺多的，像决策树、神经网络、支持向量机，不是只讲理论，书里会结合实际案例给你讲怎么落地。你如果平时玩 Python 里的sklearn或者pandas，再来对比看看书

这本《数据挖掘：概念与技术》由韩家炜教授编写，挺适合那些想要深入了解数据挖掘的朋友。书里不仅有基础的理论，还包含了大量实际应用的技巧。比如，关联和分类预测这两项技术，都是数据挖掘中实用的部分，你从复杂的数据中提取出有价值的信息。你可以学到怎么从关系数据库、数据仓库中挖掘模式，甚至还涉及到OLAP技术，挺适合做数据的人。最值得一提的是，这本书的覆盖面相当广，不光讲理论，还有具体的应用实例。比如，如何通过数据预提高挖掘效率，如何在大型数据库中高效挖掘关联规则。嗯，基本上如果你是数据或者数据科学的从业者，这本书绝对能给你不少干货。，如果你对数据挖掘有兴趣，是想在工作中运用这些技术，看看这本书肯定不会