汉江第二版《数据挖掘：概念与技术》英文版详解

《数据挖掘概念与技术（英文版）》是Jiawei Han和Micheline Kamber合著的一本经典教材，由机械工业出版社出版，第二版于2006年由Morgan Kaufmann发行。该书深入探讨了数据挖掘的基本概念和技术，涵盖了数据预处理、数据仓库与OLAP技术概述、数据立方体计算与数据概括、频繁模式、关联规则、分类和预测、聚类分析、流数据挖掘、时序和序列数据挖掘、图挖掘、社交网络分析以及多关系数据挖掘等多个核心领域。 第一章"Introduction"介绍了数据挖掘的定义，强调了它是通过从大量数据中发现有价值的知识和信息的过程。作者在这一章中要求读者思考数据挖掘涉及的问题，如数据挖掘的目的、它与传统数据分析的区别，以及数据挖掘的应用场景，包括商业智能、市场营销、医学研究等。 第二章"Data Preprocessing"讲述了数据清洗、集成、转换和规约的重要性，目的是提高数据质量和减少噪声，以便后续的挖掘工作能更有效地进行。 第三章和第四章深入解析了数据仓库和OLAP技术，以及如何构建数据立方体来支持高效的数据分析。这部分内容涵盖数据组织、维度建模和事实表的设计，以及如何运用统计和聚合函数挖掘数据中的模式。 第五章至第九章依次探讨了频繁模式挖掘、关联规则学习、分类和预测算法、聚类分析、时间序列和序列数据挖掘、图和社交网络分析，以及多源数据的融合。每章都配有大量习题，帮助读者巩固理论并实践所学。 第十章扩展到对象数据、空间数据、多媒体数据、文本数据和Web数据的挖掘，展示了数据挖掘在不同领域中的应用多样性。 最后一章"Applications and Trends in Data Mining"总结了数据挖掘在现实生活中的广泛应用，并讨论了当前和未来的发展趋势，如深度学习、大数据、云计算和实时数据挖掘等。 通过阅读这本书，读者将获得扎实的数据挖掘基础，掌握各种数据挖掘技术和工具，为解决实际问题提供理论支持。同时，书中丰富的练习题有助于读者提升技能，理解并掌握理论背后的实践操作。