数据概念

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。

数据挖掘通过探索大量数据集寻找有价值的模式和趋势，帮助企业了解客户、优化流程和做出明智决策。

这本手册是无数数据库管理员学习的起点：Oracle官方文档详细介绍了Oracle的基本概念，是管理员经常需要参考的书籍，也是最佳的入门学习资料。阅读英文无障碍。

在信息世界中，以下概念对于理解数据库概念模型至关重要： 域：属性可能取值的集合。 实体类型：具有共同属性和特征的一组实体。 实体集：相同类型的实体的集合。

概念层数据模型（即概念模型）是对真实世界的抽象表达，独立于具体的计算机系统，作为连接现实世界与计算机世界的中介层次。它用于信息建模，专注于用户和现实世界的数据模型，与具体的DBMS无直接关系。

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。

分类与聚类 分类是将数据划分到预先定义好的类别中。例如，将邮件识别为垃圾邮件或非垃圾邮件。 聚类则是将数据分组到不同的类别，这些类别事先并不确定。例如，根据用户的购买行为将用户划分到不同的消费群体。 分类与预测 分类和预测都是数据分析的重要形式，用于解决预测问题。 分类侧重于预测数据的类别标签，例如将客户分类为高价值客户或低价值客户。 预测则侧重于预测连续值，例如预测未来一周的销售额。 预测与回归 预测是指利用历史数据识别数据变化规律，构建模型，并利用该模型预测未来的数据类型、特征等。 回归分析是预测的一种典型方法，用于建立自变量和因变量之间的关系模型，并利用该模型进行预测。

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。

《数据挖掘：概念与技术》(英文第二版)由 Morgan Kaufmann 和 Elsevier 于 2006 年出版，是数据挖掘领域一本备受推崇的著作。该版本为英文原版，并附带书签，方便读者阅读和学习。