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。

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。

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

大规模文本的利器是Internet 数据挖掘的关键之一，尤其在做文本分类和推荐时，能省不少事。文本知识挖掘的流程比较清晰，从数据收集到个性化推荐都有详细的实现方法，是TF-IDF和CVSM模型，挺适合初学者和有经验的开发者上手。像数据预这块，用爬虫抓下来的网页，先清洗 HTML 标签、去掉停用词，再转成词袋模型或者 TF-IDF 格式，流程还蛮顺畅的。你要是用过BeautifulSoup或者jieba，会更快理解。分类和聚类这块，讲了用向量空间模型来比较文本之间的相似度，适合做文章聚类或者新闻分组，还挺实用。顺带一提，特征选择也有提到，可以少踩多坑。后面说到搜索引擎优化和个性化检索，讲了OEM

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。

这本《数据挖掘原理与算法》挺适合有点基础的同学和开发者，尤其是那些对数据挖掘感兴趣的朋友。它从数据挖掘的原理出发，了经典的算法，内容蛮详细的，是对一些常见算法的应用给出了实用的解释。你会看到从数据预到数据可视化的一系列内容，感觉像是为实际开发准备的教程，而不是理论满满的那种枯燥书籍。如果你在找一本基础扎实又不至于太复杂的教材，这本书真的蛮推荐的。是书中的开放数据挖掘平台，能你更好地理解数据挖掘的实际操作。而且，书里提到的每个章节都能找到一些直接应用的场景，不会让你觉得只是在学理论，挺接地气的。对于高年级本科生、研究生或者是开发人员来说，书中涉及的内容有用，尤其是对数据仓库、数据立方体等概念的，

数据挖掘的结构原理和应用，说白了就是教你怎么从一堆数据里挖出有价值的信息。像那种“哪个用户最点开邮件”这类事儿，靠人肉太慢了，用数据挖掘工具效率高太多。这套思路背后用的是统计学、机器学习和人工智能，技术底子蛮硬的。尤其是像决策树、聚类这些算法，能在大数据里一眼看出规律，挺神的。企业里用得也多，比如电商的商品推荐、银行的风险评估、物流的路径优化，这些背后基本都靠数据挖掘在撑着。关键是能自动跑、响应快，节省人力不说，效果还挺靠谱。，别光想着“算法牛”，真正能跑起来还得靠大数据平台、数据仓库和多器系统这些硬核支持。别小看技术栈，搭不好，数据挖掘一样白搭。如果你刚好在研究机器学习、搞数据或者建推荐系统