具体描述
数据仓库与数据挖掘，ISBN：9787302106883，作者：安淑芝等编著
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读后感
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用户评价
这本《数据仓库与数据挖掘》的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色调和抽象的几何图形，让人一眼就觉得这是一本内容扎实、充满科技感的专业书籍。我是在一个偶然的机会下，在书店的技术类书架上发现它的。当时我正在为我正在进行的一个大型项目寻找可靠的参考资料，涉及到海量数据的整合与分析，传统的关系型数据库查询已经显得力不从心。拿到手后，我首先翻阅了目录，发现它对整个数据生命周期的覆盖非常全面，从数据源的抽取、清洗、转换到最终的存储结构设计，再到后端的复杂算法应用，逻辑脉络清晰得让人赞叹。尤其是它对维度建模的阐述，用了很多非常贴近实际业务场景的例子，比如零售业的销售分析、金融业的风险评估模型构建，这极大地降低了初学者理解复杂概念的门槛。书中对于OLAP（在线分析处理）多维数据立方体的讲解，配以清晰的图示，让我对CUBE和ROLLUP等操作有了全新的认识，这些理论知识在实际应用中是构建高效BI系统的基石。可以说，这本书为我后续的系统架构设计提供了坚实的理论支撑和可操作的指导方针，让人感觉作者不仅是理论大家，更是一位经验丰富的一线架构师。
评分对我个人而言，这本书最大的价值在于它建立了一个完整的认知框架。在阅读之前，我总是在“如何建模”和“如何存储”之间摇摆不定，缺乏一个能将两者统一起来的哲学指导。这本书像是为我搭建了一条从底层基础设施到顶层决策支持的完整桥梁。它让我清晰地认识到，一个优秀的数据仓库不仅仅是把数据简单地堆砌起来，而是要服务于未来可能的分析需求，要具备高度的“可查询性”和“可解释性”。而数据挖掘，正是利用这个精心构建的仓库，去发现隐藏的价值。这种“先建好房子，再装修”的思路，在我接下来的几个项目中得到了验证，显著提升了项目的交付效率和最终的分析准确性。这本书已经不再是一本单纯的教材，它更像是一本行业规范手册，一本指导我们如何正确、高效处理企业级数据的“行动纲领”。
评分说实话，这本书的阅读体验堪称“酣畅淋漓”，尤其是在涉及决策树和关联规则挖掘那几个章节。我过去一直对ID3、C4.5这些算法的内部工作机制感到模糊，总觉得它们像一个黑箱子，输入数据，输出结果，中间过程难以捉摸。然而，这本书通过一步步的熵计算和信息增益的演示，将构建决策树的过程分解成了易于理解的逻辑步骤。作者的叙述风格非常务实，他没有沉溺于过于晦涩的数学符号，而是更侧重于算法背后的“直觉”和“商业意义”。比如，在解释Apriori算法时，它将“频繁项集”的概念与超市的商品搭配销售策略紧密联系起来，一下子就让抽象的“支持度”和“置信度”变得鲜活起来，仿佛我们正在参与一次真实的零售数据分析项目。读到这些部分，我几乎是忍不住要拿起笔，跟着书中的步骤重新计算一遍，那种亲手“挖出”知识的过程，带来的满足感是其他只看不练的理论书无法比拟的。
评分我得承认，初次接触这本书时，我的内心是抱着一丝怀疑的，毕竟市面上讲数据挖掘的书籍多如牛毛，很多都停留在概念的堆砌，实操性不强。但《数据仓库与数据挖掘》这本书，完全颠覆了我的这种刻板印象。最让我印象深刻的是它对数据预处理阶段的重视程度，这一点往往被很多教材轻描淡写地带过。书中花了相当大的篇幅来讨论如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征工程的构建，这些“脏活累活”恰恰是决定最终模型性能的关键所在。它详细对比了多种插补技术和降维算法（如PCA和SVD）的应用场景和优缺点，而不是简单地罗列公式。更难能可贵的是，作者似乎预设了读者的技术背景会有所不同，因此在讲解复杂的聚类算法（如K-Means的优化迭代过程）时，会穿插一些数学推导的“友情提示”区块，既满足了想深入探究原理的读者的需求，又不至于让想快速应用知识的读者感到压力过大。这种教学上的细腻考量，使得这本书的适用人群范围被极大地拓宽了，无论你是刚踏入数据科学领域的研究生，还是希望提升技能的企业数据分析师，都能从中获益匪浅。
评分这本书的装帧和排版设计也值得称赞，虽然内容是高度专业化的技术主题，但整体阅读起来并不觉得枯燥压抑。纸张的质量很好，即使长时间在灯光下阅读，也不会感到眼睛疲劳。更重要的是，作者在组织章节结构上展现了极高的专业素养。它不是简单地将数据仓库和数据挖掘两个主题并列，而是巧妙地将它们融合成一个有机整体。数据仓库作为“基础平台”和“知识沉淀池”，为上层的数据挖掘算法提供了稳定、高质量的“燃料”。这种系统性的思考方式，让我从碎片化的知识点中跳脱出来，开始以更宏观的视角看待整个企业级数据智能平台的构建。书中关于数据湖、数据中台等新兴概念的讨论虽然篇幅不多，但切入点精准，显示出作者对行业前沿动态的把握能力，这对于一本定位为经典参考的书籍来说，是保持其生命力的关键。
评分提到了Jiawei Han教授书中的数据预处理，3-4-5分组法。书中未标注参考文献。谈到神经网络隐层节点数据时，将多个不同的经验公式混为一谈，有错漏。
评分提到了Jiawei Han教授书中的数据预处理，3-4-5分组法。书中未标注参考文献。谈到神经网络隐层节点数据时，将多个不同的经验公式混为一谈，有错漏。
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评分提到了Jiawei Han教授书中的数据预处理，3-4-5分组法。书中未标注参考文献。谈到神经网络隐层节点数据时，将多个不同的经验公式混为一谈，有错漏。
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