数据挖掘概念和技术（第 3 版）

佳伟韩与米歇尔·卡姆伯合著的数据挖掘领域书籍。

韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》第二版，挺适合刚入门或者想系统梳理数据挖掘知识的你。书的结构清晰，理论讲得透，案例也蛮多，能帮你把抽象的概念落实到具体应用里。像分类、聚类、关联规则这些基本操作讲得都不复杂，配合练习做一做，理解起来还挺快的。 基础概念的解释不绕弯，什么是 KDD、怎么做数据清洗、模式评估这种流程，书里都有完整，感觉读起来不费劲。 而且第二版内容更新得还挺良心，像是加了流数据挖掘、文本挖掘、Web 挖掘这些比较新一点的技术，甚至还有对MapReduce和数据隐私的。你要是做大数据方向的，这部分内容挺有。 书里的案例比较贴近实战，比如怎么挖掘客户的购买习惯、怎么从医疗记录中找规律，

《数据挖掘：实用机器学习工具和技术》第3版内容更新可参考weka网站。

《数据挖掘—概念与技术》一书由韩家炜教授撰写，基于J.Han和M.Kamber的作品，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。该书全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术以及实际应用，是数据科学领域的重要参考文献之一。下面将根据书中的章节概览，详细阐述数据挖掘的关键知识点。 第一章引言 数据挖掘被激发于海量数据中隐藏的价值和洞察力，随着信息技术的发展，数据的生成和积累速度远超人们的处理能力。数据挖掘从大量数据中自动发现有用的信息和知识，对于商业决策、科学研究、社会管理等众多领域具有重大意义。 数据挖掘是一种高级的数据分析方法，通过应用统计学、机器学习、人工智能等领域的算法和技术，

数据挖掘概念与技术 一、绪论 1.1 数据挖掘的动机与重要性 数据挖掘作为从大量数据中提取有价值信息的过程，在信息化社会中扮演着重要角色。随着信息技术的发展，数据量急剧增长，有效发现数据中的有用信息成为紧迫需求。数据挖掘主要在商业决策支持、科学研究和社会治理等方面显著发挥作用。 1.2 什么是数据挖掘？ 数据挖掘通过算法自动从数据中发现模式、关联和其他有意义信息，并将其转化为可理解的形式。涵盖统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域知识，过程包括数据准备、模型构建、结果评估和应用部署。 1.3 数据挖掘的对象 数据挖掘可应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等多种数据集

《数据挖掘——概念与技术》这本书适合那些想深入了解数据挖掘技术的同学，是它的第三版内容，涵盖了从基本概念到高级技术的全面。书中了数据预、频繁模式挖掘、分类算法等方面的内容，还了如何在实际中应用这些技术，比如用决策树算法来做分类预测。如果你对数据挖掘还比较陌生，书中通过简单易懂的例子和清晰的概念划分，你逐步掌握每一项技术。像是 Apriori 算法、ID3 算法等，应用场景都广泛，从电商的推荐系统到金融数据都能派上用场。另外，这本书的英语版也挺适合有一定基础的同学，阅读时可以提高英语水平哦。通过不断的练习和学习，你会发现，数据挖掘其实并没有那么复杂，只要掌握了基本方法，能结合实际问题，就能做出有

本书作为数据挖掘领域的经典教材，深入浅出地阐述了数据挖掘的核心算法和理论基础，为读者构建完整的知识体系，是学习和应用数据挖掘技术的 valuable 资源。

这本书是一本优秀的数据挖掘指南，详尽介绍了数据挖掘的各种工具和技术，非常适合深入学习。老师们强烈推荐阅读。

韩家炜《数据挖掘概念与技术》第三版中文，涵盖数据挖掘概念与技术讲解，入门必备。