David Hand的《数据挖掘原理》

数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。

数据挖掘是一本关于发现大数据集中隐藏模式的教材。它重点介绍了数据挖掘的基本概念和技术，强调使用数据库技术实现可扩展和高效的数据挖掘工具。

数据挖掘是一个涵盖数据库、统计学、人工智能和机器学习等多个领域的综合学科。其核心在于运用这些学科的方法和理论，分析和处理大规模数据，以发掘数据背后的模式、关联和趋势等有价值信息。数据挖掘广泛应用于农业、基因分类、化学分子结构识别、体育竞技策略、金融欺诈检测和税务稽查等多个领域。数据仓库技术是数据挖掘的重要支持，提供了数据存储和管理的能力，包括数据立方体理论支持的多维数据模型构建。数据预处理、挖掘和后处理是数据挖掘过程的主要步骤，其中数据预处理包括数据清洗、集成、转换和规约，以提高挖掘效率和结果质量。算法选择在数据挖掘中尤为关键，本书详细介绍了分类、聚类、关联规则发现、预测建模和时间序列分析等核心算法。数据可视化在理解和支持决策方面不可或缺。开放的数据挖掘平台为算法实现提供了灵活环境，本书成为数据挖掘技术的实用教材，适合学生和开发人员参考。

本书以实用性为导向，在阐述数据挖掘原理的基础上，对经典的数据挖掘算法进行了详尽的解析。作为国内首部深入讲解数据挖掘基础算法的实用教材，本书内容结构如下: 第一章：多角度解读数据挖掘 第二章：数据仓库技术概述及数据立方体理论基础 第三章：数据挖掘中的数据预处理概念及算法 第四章至第八章：数据挖掘经典领域算法详解，第六章简述数据可视化 第九章：开放式数据挖掘平台 本书面向高校高年级本科生、研究生以及各领域的高级软件开发人员。

Jiawei Han的《数据挖掘:概念与技术》（第2版）被用于哈工大数据挖掘课程。这些课件内容深奥，对数据挖掘感兴趣的朋友不容错过。

从最基础的概念开始，这本经典的数据挖掘原理教材深入探讨了数据挖掘的核心概念和方法。

数据宝藏：挖掘原理与技术 本书深入探讨数据挖掘的核心原理，并详细介绍当前广泛应用的技术方法。内容涵盖数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等关键领域，帮助读者全面掌握从海量数据中提取有用知识的技能。

我们的老师推荐了一本关于数据挖掘的书籍，涵盖了从基础原理到实际应用技术的内容，非常适合学习和实践。

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