数据挖掘概念、模型、方法和算法的综述

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

这本经典教材涵盖了数据挖掘的多个重要主题，包括决策树、计算机神经网络和数据库仓库。

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。

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。

数据挖掘作为一门交叉学科，在商业和科学研究中展现出了巨大的应用潜力。《数据挖掘：概念、模型、方法和算法》是一本经典教材，由Mehmed Kantardzic编写，王晓海和吴志刚翻译，2013年由清华大学出版社出版。该书深入讨论了数据预处理、各种数据挖掘任务如分类、聚类、关联规则学习和回归分析，以及神经网络和遗传算法等关键技术。数据挖掘的核心目标是从大量复杂数据中挖掘出有用的模式和知识，为预测和智能决策提供支持。

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。

作为清华大学出版社出版的经典教材，本书深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念、常用模型以及经典算法，适合不同阶段的数据挖掘学习者阅读。

《数据挖掘：概念与技术》是一本深入探讨数据挖掘领域的经典著作，作者韩家炜及其合著者Kamber为读者提供了丰富的理论知识和技术实践指导。本书帮助读者理解数据挖掘的基本概念、掌握关键技术和方法，并能够将这些知识应用于实际场景中。数据挖掘作为一种强大的工具，能够从大量数据中提取有价值的信息和知识。随着信息技术的发展和数据量的爆炸性增长，如何有效地管理和利用这些数据成为企业和组织面临的重大挑战之一。数据挖掘的应用可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提高客户满意度等，因此对现代商业和社会研究具有极其重要的意义。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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些信息和知识通常以模型的形式展现，如规则、模式、分布等。数据挖掘可以在多种数据源上执行，主要包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。其主要功能包括但不限于概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。数据挖掘系统可以根据不同的标准进行分类，例如按挖掘任务、挖掘策略或系统架构等。尽管数据挖掘具有广泛的应用前景，但在实践中仍面临许多挑战，包括数据质量、算法效率、结果解释等。这些问题直接影响着数据挖掘的效果和可靠性。