数据挖掘技术的原理与算法手册

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。