数据挖掘

数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆
出版者:机械工业出版社
作者:[加] Jiawei Han
出品人:
页数:374
译者:范明
出版时间:2001-8
价格:39.00元
装帧:平装16开
isbn号码:9787111090489
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 数据挖掘
  • 计算机
  • datamining
  • 计算机科学
  • 数据库
  • 数据
  • 商业智能
  • 技术
  • 数据挖掘
  • 机器学习
  • 数据分析
  • 人工智能
  • 统计学习
  • 模式识别
  • 大数据
  • 知识发现
  • 算法
  • Python
想要找书就要到 图书目录大全
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

这本书系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和最新进展。全书分10章,全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用,数据仓库和联机分析技术,数据预处理技术(数据清理、数据集成和转换、数据归约),数据挖掘技术(数据的分类、预测、关联和聚类),先进数据库系统中的数据挖掘方法,以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。书中注重实效,在讨论概念与技术时辅以实例,并提供代表性算法。

数据挖掘是一门致力于从大量数据中发现隐藏模式和有价值信息的科学领域。它结合了统计学、计算机科学以及人工智能等多个学科知识,帮助研究者和企业从海量的数字化信息中提取出有意义的内容。这项技术在当今社会中得到了广泛应用,因为它能够为决策支持提供强有力的数据驱动依据。 数据挖掘涵盖了多种方法,包括分类、聚类、关联分析和回归等,每一种技术都有其特定的作用和适用场景。通过这些方法,研究者可以对客户行为进行深入分析,优化市场营销策略,并提升产品研发的效率。在医疗领域,数据挖掘被用于疾病预测和个性化治疗方案的制定,从而提高患者的健康管理水平。此外,在金融行业,数据挖掘技术被广泛应用于风险评估、欺诈检测和投资决策支持等方面,为机构提供了更为精准的分析工具。 对于企业而言,掌握数据挖掘技术不仅能够帮助他们优化运营流程,还能通过数据驱动的方法提升竞争力。在市场调研中,通过挖掘消费者行为数据,企业可以更好地了解目标受众的需求和偏好,从而制定更加精准的营销策略。同时,数据挖掘也在供应链管理、生产计划优化以及资源配置方面发挥了重要作用,大大提升了整体运营效率。 此外,随着技术的不断进步,数据挖掘正逐渐融入各个行业的核心业务流程,为企业带来更多创新和发展机会。在教育领域,通过分析学习行为数据,教师可以更有效地调整教学方法,提高学生的学习效果;在环境监测方面,数据挖掘技术帮助科学家分析气候变化趋势,预测灾害风险,从而采取更加及时的应对措施。 总体来看,数据挖掘作为一门重要的学科,具有广泛的应用前景和深远的影响力。它不仅为各行业提供了强大的工具支持,还推动了整个社会向数据驱动、智能化方向转变。对于希望在信息时代取得成功的人来说,深入理解并掌握数据挖掘技术,将成为不可或缺的一部分。这项技术的不断发展,也将为未来带来更多关于数据和信息的革新与突破。

作者简介

Jiawei Han(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。

拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,现在加拿大西蒙弗雷泽大学从事博士后研究工作。

目录信息

译者序
序
前言
第1章 引言
第2章 数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
第3章 数据预处理
第4章 数据挖掘原语、语言和系统结构
第5章 概念描述:特征化与比较
第6章 挖掘大型数据库中的关联规则
第7章 分类和预测
第8章 聚类分析
第9章 复杂类型数据的挖掘
第10章 数据挖掘的应用和发展趋势
附录
参考文献
索引
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

应该说这部书可以把人引进门,但看了之后,总觉得还有些概念模糊之处,比如说数据挖掘的理论来源是什么?如何把这些算法从本质上分类? 我觉得,这方面,《实用数据挖掘》会更好些。另外,如何使用简单的软件,为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢?这方面,我只读...  

评分☆☆☆☆☆

应该说这部书可以把人引进门,但看了之后,总觉得还有些概念模糊之处,比如说数据挖掘的理论来源是什么?如何把这些算法从本质上分类? 我觉得,这方面,《实用数据挖掘》会更好些。另外,如何使用简单的软件,为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢?这方面,我只读...  

评分☆☆☆☆☆

这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本,里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解,因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课,需要一个中文版的课本进行学习,选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学,因为是将理论与算法相结合讲解的...  

评分☆☆☆☆☆

这本书被翻译的佶屈聱牙,除了给学习数据挖掘的人增添负担,什么积极的作用的没有。 不知道有多少人因为这本不通的书而失去对数据挖掘的兴趣。 教授真的是毁人不倦啊,各种官方语言,妈的是要当官吗?  

评分☆☆☆☆☆

大三下时就买了,为了准备一下保研的方向,当时只是粗略的读懂了一点。浙大面试时问了我一个K-Means自己都记不太清了。 研一上的<<数据仓库与数据挖掘>>课程也基本使用了这本教材,然而长期不去上课导致自己好多内容学的并不扎实,最后的考试也考的很烂;现在回想,贝叶...  

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计简直可以称得上是建筑学上的杰作。它不是线性叙事,而是采用了多维度的视角和时间线的交织手法。章节之间的联系看似松散,实则暗藏玄机,每一次时间线的跳跃或视角的切换,都会为之前阅读到的信息增添一层全新的理解维度。我发现,如果只是跳着读或者囫囵吞枣地看,很容易迷失在这些复杂的关系网络中。它要求读者保持高度的专注力,并且乐于去构建和整理这些碎片化的信息块。这种“拼图式”的阅读体验,虽然对读者的要求较高,但一旦你成功地将所有的线索串联起来,那种豁然开朗的成就感是无与伦比的。它挑战了传统的阅读习惯,更像是一场智力上的探险。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴,色彩的运用大胆而富有层次感,那种深邃的蓝色与跃动的橙色交织在一起,仿佛在诉说着某种古老而又充满未来感的秘密。我拿起它的时候,第一个感觉就是“沉甸甸的”,这不仅仅是物理上的重量,更是一种知识承载的厚重感。内页的排版也非常考究,字体的选择既保证了阅读的舒适度,又透着一种现代的简约美学。我尤其欣赏作者在章节标题上的匠心独运,每一个标题都不是直白的描述,而是像一个精心设置的谜题,让人忍不住想要一探究竟。拿到书后,我立刻被它散发出的那种沉静而又引人入胜的气质所吸引,它不喧哗,却自有万钧之力,让人期待着翻开它,走进那个未知的世界。这本书的装帧质量也无可挑剔,纸张的触感细腻光滑,即便是长时间的阅读,也不会感到疲惫。总的来说,这本书在“颜值”上已经为它赢得了一个极高的分数,它不仅仅是一本书,更像是一件可以陈列的艺术品。

评分☆☆☆☆☆

初读这本大部头,我几乎是以一种朝圣者的心情在小心翼翼地探索。它的叙事节奏掌控得极其精妙,开头部分并不急于抛出核心概念,而是通过一系列巧妙的故事铺陈,将读者缓缓引入一个宏大且错综复杂的世界观之中。那些人物的塑造,简直是栩栩如生,他们之间的对话充满了张力和智慧的火花,每一个转折都让人拍案叫绝。我发现自己常常会停下来,反复咀嚼某一段对话,因为它蕴含的哲理深不可测,远超出了故事本身。作者似乎对人性的幽微之处有着超乎寻常的洞察力,笔下的人物没有绝对的善恶之分,他们的动机复杂而真实,让人在阅读过程中不断地进行自我审视和反思。这种代入感极强,以至于合上书本后,那些角色的身影和他们的困境似乎还在脑海中挥之不去,仿佛我刚刚结束了一场漫长而深刻的社会观察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格实在太独特了,它不像某些学术著作那样刻板教条,反而更像是一篇篇精心打磨的散文诗。作者的遣词造句充满了画面感和音乐性,即使是描述一些相对抽象的概念,也能通过精准的比喻和排比,让读者在脑海中构建出清晰的图像。我注意到,作者非常擅长运用长短句的交错变化,使得整体阅读体验抑扬顿挫,极富韵律感。有时候,它像高山流水般一泻千里,气势磅礴;有时候,又像山涧细流般低吟浅唱,细腻入微。这种文字上的功力,让原本可能枯燥的主题变得妙趣横生,我甚至会因为某一个绝妙的形容词而感到由衷的愉悦。阅读的过程,与其说是吸收知识,不如说是一场对语言艺术的极致欣赏。

评分☆☆☆☆☆

我必须赞扬这本书在处理“边界”问题上的勇气和深度。它似乎毫不畏惧地触碰那些敏感、模糊甚至禁忌的领域,并且提出了许多发人深省的疑问,而不是急于给出标准答案。在探讨某些社会现象时,它展现出一种近乎冷峻的客观性,不偏不倚,只是将事实和各种可能的解读并置在你面前,让你自己去裁决。这种不带说教的写作态度,反而更具力量。它没有试图说服你相信某种观点,而是提供了一个思考的广阔平台,让你在阅读完后,依然可以带着新的疑惑和更深层次的思考回到现实生活中。这本书更像是一面镜子,映照出我们自身认知中的盲点和局限,非常值得反复研读和回味。

评分☆☆☆☆☆

翻译太烂

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘的的东西还是很虚啊。。

评分☆☆☆☆☆

DM入门书籍,介绍了一些经典算法

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘的的东西还是很虚啊。。

评分☆☆☆☆☆

跳读,入门还是不错的,从目录就可以看出内容挺全面,能撑起基本理论框架,对整个数据挖掘有个范围上的认识,但这翻译是渣渣啊!!!!!!而且很多术语在前面都蹦出来实在是让人一头雾水,感觉非常“不友好”的说~ 话说我看的版本估计太老了,虽然说架子撑起来了但是完全没办法估算这些内容的进展和热点啊

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等

© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有