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。
数据挖掘技术的原理与算法手册
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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
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目录
第一章 数据仓库
1.1 概论1.2 数据仓库体系结构1.3 数据仓库规划、设计与开发1.3.1 确定范围1.3.2 环境评估1.3.3 分析1.3.4 设计1.3.5 开发1.3.5 测试1.3.6 运行1.4
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