数据挖掘：概念与方法

数据的真正意义在于其被挖掘后的表达。技术迭代推动了数据挖掘在编程领域的重要性。

数据挖掘：概念、模型、方法与算法解析 本书深入探讨数据挖掘的核心概念、常用模型、方法和算法。从基础概念入手，逐步引导读者理解数据挖掘的本质和流程。涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等关键技术，并结合实例阐述算法原理和应用。

这本教科书全面阐述了数据挖掘的核心理论和实践方法，涵盖概念、模型、方法和算法等方面。全书共分为 13 章和 2 个附录，系统地讲解了数据挖掘的基础知识、完整流程、常用工具及其典型应用场景。本书内容严谨权威、结构合理、逻辑清晰、语言流畅，是高等院校数据挖掘课程的理想教材，同时也是数据挖掘研究人员不可或缺的参考书籍。

概念：探索和分析数据，发现隐藏模式和关系。 模型：描述和预测数据行为的数学或统计框架。 方法：获取和准备数据的过程，以及应用挖掘算法。 算法：用于发现数据中模式和关系的数学过程。

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、评估信用风险、进行精准营销。 医疗诊断： 辅助疾病诊断、预测疾病风险、制定个性化治疗方案。 科学研究： 分析实验数据、发现科学规律、推动科技进步。 掌握数据挖掘技术，您就能从数据中获得洞见，做出更明智的决策。

数据挖掘概念与技术 第一版 中文版 这本书是数据挖掘领域的经典教材，被业内认为是科学巨著，凝聚了知名学者的智慧，由华人学者完美汇总。

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》(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。

数据挖掘概念与技术 韩佳伟