数据挖掘理论

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

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这本书是数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了其重要知识和技术创新。第一版的基础上，第二版展示了最新的研究成果，包括挖掘流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘。这本书适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员阅读。

本书全面讲述了数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展，经过全面修订，重点讨论了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容。还详细探讨了OLAP、离群点检测以及挖掘网络和复杂数据类型的方法，强调了其在各个重要应用领域中的应用。

应用比例 聚类 22% 直销 14% 交叉销售模型 12%

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威廉·H·因蒙, “建立数据仓库”, 约翰·威利父子公司, 1996。 约翰·拉德利, “运营数据存储：制定有效策略”, 数据仓库：专家实用建议, 普伦蒂斯·霍尔出版社, 纽泽西州恩格尔伍德悬崖, 1997。 斯蒂芬·R·加德纳, “建立数据仓库”, ACM 通讯, 1998 年 9 月, 第 41 卷, 第 9 期, 52-60。 道格拉斯·哈克尼, Http:// www.egltd.com, DW101：实用概述, 2001 彼得·R·米姆诺, “宏伟蓝图 - 布里欧如何在数据仓库市场中竞争”, 向布里欧技术公司的演示文稿 - 1998 年 8 月 4 日。 亚历克斯·伯森, 斯蒂芬·史密斯, 库尔特·瑟林, “为 CRM 构建数据挖掘应用程序”, 麦格劳-希尔, 1999 马丁·施塔特, 安卡·瓦杜瓦, 托马斯·维特利, “元数据在数据仓库中的作用”, 2000 威廉·H·因蒙, 肯·鲁丁, 克里斯托弗·K·巴斯, 瑞安·索萨, “数据仓库性能”, 约翰·威利父子公司, 1999