数据挖掘：概念与技术（第二版）- Han, Kamber

"《数据挖掘：概念与技术》(2nd Edition)，作者：Jiawei Han 和 Micheline Kamber，774页的英文原版PDF，属于Morgan Kaufmann的数据管理系列图书，由Jim Gray编辑。这本书是数据挖掘领域的经典著作，详细介绍了数据挖掘的基本概念和技术。" 《数据挖掘：概念与技术》第二版是由Jiawei Han和Micheline Kamber合著的一本权威书籍，主要探讨了数据挖掘领域的核心概念和实用技术。该书在774页的内容中深入浅出地讲解了数据挖掘的基础，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的过程、方法和工具。 数据挖掘（Data Mining）是通过应用复杂的算法和统计技术从大量数据中发现有价值模式的过程。它通常用于商业智能、预测分析、市场趋势识别等领域，是现代信息技术中的一个重要组成部分。书中涵盖的主题可能包括： 1. 数据预处理：清理、转换和集成原始数据，以去除噪声和不一致性，使数据适合挖掘。 2. 数据挖掘任务类型：分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测等。 3. 模式评估：如何度量挖掘出的模式的有趣性和重要性。 4. 算法介绍：决策树、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机等机器学习算法。 5. 关联规则学习：如Apriori算法和FP-Growth算法，用于发现数据集中的频繁项集和强关联规则。 6. 聚类分析：无监督学习的一种，如K-means、层次聚类等，用于将数据分组为相似的集合。 7. 预测模型：回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势或结果。 8. 数据挖掘过程：包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段。 9. 应用案例：书中可能包含各种实际应用场景，如市场营销、金融风险分析、医疗研究等。 此外，书中还可能讨论到与数据挖掘相关的其他技术，如XML查询（XQuery和XPath）、多维和度量数据结构、数据库设计（逻辑设计）、SQL编程风格以及模糊建模和遗传算法在数据挖掘中的应用。这些相关技术是数据挖掘实践中不可或缺的工具和方法。 本书对于那些希望进入数据科学领域，或者已经从事数据相关工作并想要深化理解的读者来说，是一本非常有价值的参考资料。通过学习这本书，读者可以提升数据驱动决策的能力，从而在信息爆炸的时代中找到隐藏在海量数据背后的洞见。