朱明数据挖掘教材的推荐及下载

《(朱明)数据挖掘教材》是一本专注于探索数据挖掘技术的专业书籍，帮助读者理解和掌握数据挖掘的核心概念、方法和应用。数据挖掘作为信息技术领域的重要分支，利用统计学、机器学习和数据库技术，从海量数据中发现有价值的信息和知识。该书以PDF格式发布，便于读者在各种设备上阅读学习。内容涵盖数据挖掘的定义、数据预处理、数据挖掘方法、机器学习基础、特征选择与降维、数据挖掘工具、案例研究、评估与验证、数据可视化、伦理与隐私及未来趋势等多个方面，帮助读者全面掌握数据挖掘的理论与实践。

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这本教材涵盖了数据挖掘的概念和技术，适合初学者入门学习。

教材 《数据库系统原理》 4735专用教材 参考书目 王珊，萨师煊：《数据库系统概论》(第四版)，高等教育出版社 王珊，陈红：《数据库系统原理教程》，清华大学出版社，1998.7 李建中，王珊：《数据库系统原理》（第2版），电子工业出版社，2005.9 王能斌：《数据库系统原理》，电子工业出版社

数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息和知识的过程，涉及数据预处理、数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据立方体、分类与预测以及关联和相关性挖掘等多个关键步骤和技术。技术进步推动下，数据挖掘已成为商业智能、医学研究、市场预测等领域的重要工具。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以确保数据质量和分析效率。数据仓库支持决策分析，通过数据清洗和转换，提供集成的非易失性数据库。OLAP技术支持多维分析，快速查询和聚合复杂数据，帮助决策者理解业务情况。数据立方体通过预计算和存储汇总数据，实现快速查询响应。分类与预测涵盖了决策树、随机森林等模型，用于数据对象分类和未来事件预测。关联规则挖掘和相关性分析探索了数据集中的有趣关系和变量之间的统计关联。这些课件详细介绍了数据挖掘的基本概念和关键技术，适用于对数据驱动解决方案感兴趣的学习者。

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南京理工大学的数据挖掘教材，主要涵盖数据挖掘和数据仓库领域的内容。

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