具体描述
本书从数据挖掘理论与数据挖掘应用过程两个方面介绍了数据挖掘的最新成果。在理论部分，本书介绍了数据挖掘技术所涉及的基本概念、主流技术和最新成果；在应用部分，本书结合具体的实例系统论述了商业理解、数据预处理、建模、模型部署等整个数据挖掘流程。
本书既可以作为大学本科生和研究生的补充教材，也可以作为企业实施数据挖掘和商务智能的实战指导；既可以作为初次接触数据挖掘技术的入门读物，也可以作为高级研究人员的参考书。
《数据挖掘理论与应用》是一本系统性地介绍数据挖掘领域的重要著作，旨在为读者提供全面且深入的理论知识以及实际操作经验。这本书从基础概念出发，详细解析了数据挖掘的各个方面，包括数据定义、数据集、特征提取、模式发现等核心内容。作者对数据挖掘方法论进行了系统梳理，并通过丰富的案例研究展示了不同技术在实际应用中的表现和效果。这些章节不仅帮助读者理解数据挖掘过程中的理论框架，还详细阐述了如何在不同情境下灵活运用相关技术。 书中还特别强调了数据挖掘的实际应用价值，介绍了多种常见算法和工具，如决策树、聚类分析、关联规则等，并通过实例说明其在商业智能、市场营销、金融风险评估、医疗诊断等多个领域的应用。读者可以通过这些内容，更好地掌握数据挖掘的操作流程和关键技巧，提升自身在数据分析与决策支持方面的能力。 此外，本书注重理论与实践的结合，采用图表、公式和示例进行说明，确保每个概念都能清晰传达。这种详尽的结构设计，不仅适合专业读者深入学习，也为新手提供了有力入门的参考。文章内容丰富，语言流畅，适用于不同层次的学习者，帮助他们全面提升数据分析能力。 总体而言，这本书不仅是对数据挖掘理论的深度剖析，更是一份实用性强的操作手册，为读者打开了探索大数据时代机遇的大门。通过阅读，读者将能够更好地理解数据挖掘在当今社会各个行业中的重要作用，并学会如何从海量信息中提取有价值的知识。随着技术不断发展，这本书也将持续为读者提供有益的参考和启示。
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2009.4.1
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评分2009.4.1
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