数据挖掘概念与技术详解

数据挖掘技术和概念的介绍，深入解析数据挖掘的基本概念和应用。

数据挖掘是通过算法自动发现大量数据中隐藏的信息和知识的过程。《数据挖掘：概念和技术》由韩家炜等人编写，首次出版于2000年，是数据挖掘领域的经典教材。本书详细介绍了数据挖掘的基本概念、理论和技术，并探讨了其在各行业中的实际应用。数据挖掘的重要性日益凸显，特别是在信息技术快速发展的背景下，它帮助企业理解客户行为、提升产品质量和服务效率，从而获得竞争优势。

数据挖掘是从大数据中发现有价值信息的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等领域知识。本资料详细探讨了分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测等技术，帮助理解数据内在结构和行为，应用于市场营销、金融风控、医疗健康等领域。

数据挖掘，作为一种从大量数据中提取有用信息的过程，其核心在于理解数据的潜在模式和趋势。本书《数据挖掘：概念与技术》由韩家炜所著，深入探讨了数据挖掘的基本概念、关键技术以及其实现方法，是数据科学领域内的重要参考文献。 数据挖掘的重要性 数据挖掘之所以重要，是因为它能够帮助我们从海量数据中揭示隐藏的知识，这些知识对于决策制定、市场分析、科学研究等众多领域都具有极大的价值。随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何有效地从这些数据中提取有价值的信息，成为了企业和社会面临的关键挑战。 数据挖掘的概念 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事

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。

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 韩佳伟