具體描述
●全麵實用地論述瞭從實際業務數據中抽取齣的讀者需要知道的概念和技術。
●更新並結閤瞭來自讀者的反饋、數據挖掘領域的技術變化以及統計和機器學習方麵的更多資料。
●包含瞭許多算法和實現示例，全部以易於理解的僞代碼編寫，適用子實際的大規模數據挖掘項目。
作者簡介
JiaweiHan伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係教授。由於在數據挖掘和數據庫
係統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和奬勵，其中包括2004~-ACMSIGKDD頒
發的創新奬。同時，他還是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))雜誌的主
編，以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))雜誌的編委會成員。
MichelineKamber擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，現在加拿大西濛·弗雷
澤大學從事博士後研究工作。
目錄資訊
讀後感
这是一本从数据库角度阐述数据挖掘的书，主要关注从商业数据库的大量事务数据中寻找有用信息的各种方法。数据库和大数据是贯穿全书的核心。 全书大致可以分成两部分。前一部分重点是数据仓库的构建以及在此过程中的数据整合与化简，对于数据库的设计与数据整理很有启发...
評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...
評分一本引导你入门的书，知识深浅都涵盖，描述广泛但不详实易懂。 前几个chapter屁话较多，但OLAP的概念是有用的。随后的cluster，association的分析解释还是涵盖的很好，但都是点到为止，颇具教科书的味道，其实被来就是一本教科书。剩下的章节就不能看了。 6年前就通读此书，...
評分作者是FP-Growth的发明人之一，本身实力不弱。但看了国内外的一些评论后，觉得此书偏向文献综述的类型，适合当作参考手册。 亚马逊地址： http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/0123814790/ref=cm_rdp_product
評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？
用戶評價
我一直對那些能夠從海量信息中提煉齣智慧的領域感到著迷，數據挖掘正是其中之一。這本書，毫無疑問，是這個領域的傑齣代錶。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本引導我思考如何“看懂”數據，如何從數據中“發現”價值的指南。書中對“特徵工程”的強調，讓我認識到，構建閤適的特徵比選擇復雜的模型更為重要。作者通過大量的示例，展示瞭如何從原始數據中提取有用的特徵，如何對特徵進行轉換和編碼，以更好地適應不同的挖掘算法。我尤其欣賞書中關於“模型評估”的章節，它詳細介紹瞭各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、AUC等等，並且深入分析瞭不同場景下應該選擇哪些指標。這讓我明白，一個“好”的模型不僅僅是預測準確，還需要在實際應用中能夠滿足特定的業務需求。這本書的語言風格非常專業且流暢，即使是講解復雜的概念，也能夠做到清晰易懂，這對於提升讀者的學習效率至關重要。
评分長期以來，我都在努力學習如何從海量的數據中發現隱藏的規律和價值，而《數據挖掘》這本書，就是我近期閱讀到的最給力的一本。它以一種非常結構化的方式，將數據挖掘的整個流程展現在我的麵前。從數據的收集和清洗，到特徵工程，再到模型的選擇和評估，最後是如何將挖掘齣的知識轉化為實際的行動。書中對於“數據清洗”的講解，尤其令我印象深刻。作者強調瞭數據質量的重要性，並且詳細介紹瞭如何處理缺失值、異常值、重復值等問題，這對於確保後續分析的準確性至關重要。我特彆喜歡書中關於“聚類分析”的章節，它介紹瞭K-Means、層次聚類等多種算法，並且通過生動的例子，展示瞭如何利用聚類來發現數據中的自然分組，例如客戶細分、圖像分割等。這本書的語言風格既嚴謹又不失生動，能夠吸引我持續閱讀下去，並且在閱讀過程中能夠不斷地産生新的思考。
评分我一直對人工智能及其相關領域充滿好奇，而數據挖掘無疑是人工智能的基石之一。當我拿到這本《數據挖掘》時，我懷揣著學習如何從海量數據中提取有價值信息的心情。這本書的結構安排非常閤理，從基礎概念的引入，到各種經典算法的講解，再到實際應用案例的剖析，層層遞進，邏輯清晰。我特彆欣賞書中對不同數據挖掘任務的分類和講解，比如分類、聚類、關聯規則挖掘、迴歸分析等等，每一種任務都有其獨特的應用場景和相應的技術方法。作者在講解算法時，不僅給齣瞭嚴謹的數學推導，更重要的是解釋瞭算法背後的直觀邏輯，這對於理解算法的本質非常有幫助。例如，在介紹決策樹算法時，書中不僅僅展示瞭如何構建決策樹，還詳細解釋瞭信息增益、基尼係數等概念如何指導樹的生長，讓我能理解為何這樣劃分能夠更好地實現分類。此外，書中還涉及瞭數據預處理的重要性，這部分內容雖然看似基礎，但卻是整個數據挖掘流程中最關鍵的一環，也往往是容易被忽視的。缺失值處理、異常值檢測、特徵選擇等技術，都在書中得到瞭充分的介紹和討論，這為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。
评分作為一名對商業智能和市場分析有濃厚興趣的讀者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹數據挖掘技術的書籍。終於，《數據挖掘》這本書走進瞭我的視野。它並沒有僅僅停留在算法的介紹，而是將數據挖掘的整個生命周期進行瞭詳細的梳理，從數據收集、數據準備，到模型構建、模型評估，再到最終的知識呈現和應用，每一個環節都得到瞭充分的論述。書中關於“數據可視化”的部分，更是讓我耳目一新。它不僅僅是製作漂亮的圖錶，而是強調如何通過可視化來輔助數據分析和理解，如何用直觀的方式將復雜的數據規律呈現給非技術背景的決策者。書中列舉瞭多種可視化技術，並闡述瞭它們各自的適用場景。我特彆贊賞書中對於“文本挖掘”的介紹，它打開瞭我認識非結構化數據的視角，讓我瞭解如何從大量的文本信息中提取有價值的內容，這在輿情分析、用戶反饋處理等領域具有極高的應用價值。
评分在我的認知裏，數據挖掘是一個充滿魔力的領域，它能夠讓看似雜亂無章的數據變得有條理，並且從中揭示齣驚人的秘密。《數據挖掘》這本書，正是這本書領域的經典之作。它不僅僅是技術和方法的羅列，更是對數據挖掘思想的深入闡釋。書中對於“時間序列分析”的講解，讓我對如何處理帶有時間依賴性的數據有瞭更深的理解。無論是股票價格預測，還是銷售趨勢分析，時間序列分析都扮演著重要的角色。作者詳細介紹瞭ARIMA模型、指數平滑等方法，並且分析瞭它們在不同場景下的適用性。我特彆欣賞書中對於“異常檢測”的多種方法的介紹，它不僅包括統計學方法，還涉及機器學習方法，並且深入分析瞭它們各自的優劣。這本書的排版和設計也非常精良，圖文並茂，閱讀起來非常舒適，即使是麵對相對復雜的技術內容，也不會感到枯燥乏味。
评分我一直認為，好的書籍應該能夠激發讀者的求知欲，並且具備將復雜事物簡單化的能力。《數據挖掘》這本書無疑做到瞭這兩點。它的封麵設計已經足夠吸引眼球，而翻開書頁後，我更是被其嚴謹的邏輯和豐富的內涵所摺服。書中在介紹各種數據挖掘算法時，並沒有僅僅羅列公式，而是深入剖析瞭算法的原理、優缺點以及適用場景。例如，在介紹“關聯規則挖掘”時，作者不僅僅講解瞭Apriori算法，還對比瞭FP-growth算法，並分析瞭它們在效率和內存占用上的差異。這種細緻的對比和分析，對於我深入理解算法的精髓非常有幫助。此外，書中還穿插瞭大量的實際案例，這些案例覆蓋瞭金融、醫療、零售等多個行業，讓我能夠更直觀地感受到數據挖掘在解決實際問題中的強大力量。我特彆欣賞書中關於“集成學習”的章節，它介紹瞭如何將多個模型結閤起來，以獲得更好的預測性能，這在我看來是一種非常巧妙且實用的技術。
评分我一直渴望能夠深入瞭解如何從數據中提取有價值的信息，而《數據挖掘》這本書，就像一把鑰匙，為我打開瞭通往這個領域的大門。它以一種非常全麵和係統的方式，介紹瞭數據挖掘的各個方麵。我尤其欣賞書中對於“決策樹”算法的講解，它不僅詳細地介紹瞭ID3、C4.5等算法的構建過程，還深入分析瞭信息增益、增益比等概念，以及剪枝的策略。這讓我能夠理解為何決策樹能夠有效地進行分類。此外，書中還涉及瞭“支持嚮量機（SVM）”等其他重要的機器學習算法，並且詳細解釋瞭核函數的概念，以及它如何將低維數據映射到高維空間以實現綫性可分。我非常喜歡書中對案例的分析，這些案例都非常貼近實際應用，能夠幫助我更好地理解理論知識在實際中的應用。這本書的語言風格非常專業且具有啓發性，它不僅教授技術，更引導我進行獨立思考。
评分拿到《數據挖掘》這本書，我的第一反應是它的內容是否過於學術化，畢竟“挖掘”這個詞本身就帶有一種深度和復雜性。然而，閱讀過程中我發現，這本書的作者顯然非常懂得如何與讀者溝通。他們沒有上來就拋齣一堆復雜的公式和晦澀的術語，而是從數據本身的性質、數據的來源、以及數據挖掘的定義和目標開始介紹。這種由淺入深的方式，讓我這個對數據領域稍有接觸但並非專業人士的讀者，也能夠輕鬆地進入狀態。書中對於數據預處理的講解，尤其讓我印象深刻。很多人可能認為數據挖掘就是建模和預測，但這本書強調瞭數據清洗、轉換和降維的重要性，就像廚師在烹飪前需要處理食材一樣，乾淨、規範的數據是高質量挖掘的前提。我特彆喜歡書中關於“異常值檢測”的章節，它不僅介紹瞭不同的檢測方法，還解釋瞭異常值為何會齣現，以及如何判斷一個異常值是否真的需要被剔除。這些細節的處理，體現瞭作者嚴謹的學術態度和對讀者學習過程的體貼。
评分這本書的封麵設計就足夠吸引我，一種深邃的藍色調，點綴著錯落有緻的光點，仿佛夜空中閃爍的星辰，又像是數據流動的抽象錶達。這種視覺上的衝擊力，讓我毫不猶豫地將其從書架上取下。翻開扉頁，撲麵而來的是一種嚴謹而又不失溫度的學術氣息。我並非專業科班齣身，對數據挖掘的理解也僅停留在概念層麵，但這本書的開篇就以一種非常平易近人的方式，將數據挖掘的起源、發展以及其在現代社會中的重要性娓娓道來。它沒有一開始就拋齣晦澀難懂的公式和算法，而是從數據本身談起，從我們日常生活中接觸到的各種數據形態齣發，比如社交媒體上的點贊、評論，電商平颱的瀏覽記錄，甚至是我們手機的定位信息，都成為瞭數據挖掘的寶貴素材。作者巧妙地運用瞭大量生動形象的比喻，將抽象的概念具象化，讓我這種初學者也能很快抓住核心要義。我尤其喜歡其中關於“知識發現”的闡述，它不僅僅是將數據簡單地整理和歸類，更重要的是從中挖掘齣隱藏的模式、關聯和趨勢，為決策提供支持。書中穿插的一些案例分析，更是讓我看到瞭數據挖掘在現實世界中的強大應用，無論是精準營銷、風險控製，還是科學研究，它都扮演著至關重要的角色。這本書就像一位循循善誘的導師，引領著我踏入這個充滿無限可能的數據世界。
评分在我接觸到這本書之前，我對數據挖掘的認知僅僅停留在“分析數據”這個非常寬泛的概念上。然而，《數據挖掘》這本書徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是關於“如何做”的問題，更是關於“為何做”和“如何做得更好”的深入探討。書中花瞭很大的篇幅去闡述數據挖掘的價值所在，以及它如何賦能各行各業的創新與發展。我印象最深刻的是關於“關聯規則挖掘”的部分，書中通過超市購物籃分析的經典案例，生動地展示瞭如何發現商品之間的隱藏聯係，比如“購買尿布的顧客往往也購買啤酒”。這個案例讓我深刻體會到，數據挖掘的價值往往在於發現那些非顯而易見的規律，並將其轉化為實際的商業洞察。書中的內容深入淺齣，既有理論的高度，也有實踐的深度。在講解各種模型和算法時，作者都盡量避免使用過於晦澀的數學語言，而是通過圖示和通俗的解釋來幫助讀者理解。而且，這本書並沒有局限於某一種特定的編程語言或工具，而是更多地關注數據挖掘的通用原理和方法論，這使得這本書的適用性非常廣泛。
评分感覺學的不錯，考試卻考的不理想。
评分知識儲備不夠，讀到數據立方體技術徹底失敗啃不下去瞭………迴頭需要的時候再去讀讀，高屋建瓴的知識圖譜
评分可能是看這本書的時候比較晚瞭，所以對後麵的內容比較熟悉，不太感冒，倒是前麵講的數據預處理那塊啓發挺大。
评分感覺學的不錯，考試卻考的不理想。
评分一般，該細的地方沒有深入。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有