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写的不错，可惜算法方面主要是讲解概念，不涉及算法和代码，比较适合数据分析师看，程序猿就别看了。

作为科普类书籍。 数据挖掘的简单分类，包含预测，关联和聚类。 人口数据（如收入，教育，家庭人口，年龄），社会经济数据（如爱好，是否为俱乐部成员，娱乐）和交易数据（如销售记录，信用卡支出，支票）等。 知识本身包含着行动的能力。两个人在同一环境下获得相同的信息，却不一定具有相同的能力来利用信息达成相同的效果。 数据挖掘中的数据，第一类，结构化数据，又分分类数据和数值数据；第二类，非结构化数据，包含文本，多媒体（图像，声频和视频）和网页。 数据训练包含，数据预处理（数据整理和转化）、模型建立、模型部署、预测模型。

作为科普类书籍。 数据挖掘的简单分类，包含预测，关联和聚类。 人口数据（如收入，教育，家庭人口，年龄），社会经济数据（如爱好，是否为俱乐部成员，娱乐）和交易数据（如销售记录，信用卡支出，支票）等。 知识本身包含着行动的能力。两个人在同一环境下获得相同的信息，却不一定具有相同的能力来利用信息达成相同的效果。 数据挖掘中的数据，第一类，结构化数据，又分分类数据和数值数据；第二类，非结构化数据，包含文本，多媒体（图像，声频和视频）和网页。 数据训练包含，数据预处理（数据整理和转化）、模型建立、模型部署、预测模型。

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