数据挖掘的概念和技术

《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，从大量数据集中提取模式、关联、趋势等有价值的信息。这些信息往往以人类可理解的形式呈现，用于辅助决策或知识发现。 数据挖掘的对象包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。它的功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。数据挖掘系统可以根据应用、技术和平台进行分类，同时需要关注数据质量和算法效率等主要问题。

这是一本数据挖掘领域的书籍，是曾经在信息系统课程中使用的教材之一。

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。

数据挖掘作为一门理论性较强的学科，建议在实践之前打好理论基础，以避免不必要的困扰。

数据挖掘概念与技术，包括数据仓库和数据挖掘的OLAP技术，数据预处理的方法等。

数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取信息的技术和过程。它包括数据预处理、模型建立、评估和部署。数据挖掘在商业和科学领域中具有广泛的应用，帮助发现隐藏在数据背后的模式和关系。

深入探索数据宝藏 数据挖掘如同探险，从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。它涵盖了多种技术和方法，用于发现数据中的模式、趋势和关联规则。 核心概念： 数据预处理： 清洗、整合、转换数据，为后续分析奠定基础。 数据挖掘任务： 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，每种任务都有其独特的目标和方法。 算法选择： 决策树、神经网络、支持向量机等，不同的算法适用于不同的任务和数据集。 模型评估： 评估模型的准确性、效率和泛化能力，确保其可靠性和实用性。 应用领域： 数据挖掘在各个领域都发挥着重要作用，例如： 商业智能： 洞察客户行为、优化营销策略、预测市场趋势。 金融风控： 识别欺诈交易、评估信用风险、进行精准营销。 医疗诊断： 辅助疾病诊断、预测疾病风险、制定个性化治疗方案。 科学研究： 分析实验数据、发现科学规律、推动科技进步。 掌握数据挖掘技术，您就能从数据中获得洞见，做出更明智的决策。

数据挖掘概念与技术 第一版 中文版 这本书是数据挖掘领域的经典教材，被业内认为是科学巨著，凝聚了知名学者的智慧，由华人学者完美汇总。

数据挖掘通过数据分析技术，从大量数据中发现隐藏模式和关系，帮助决策者了解趋势并做出明智决策。