韩家炜《数据挖掘概念与技术》第二版：经典教程

《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition）是韩家炜（Jiawei Han）和米歇琳·坎贝尔（Micheline Kamber）合著的经典之作，作为 Morgan Kaufmann 系列数据管理系统的著作之一，它在教学和科研领域享有盛誉。本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和技术，为读者提供了全面理解数据挖掘这一复杂领域的实用工具。 该书首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括其定义、目标以及在商业智能和决策支持系统中的应用。作者详细阐述了数据挖掘的过程，包括数据预处理、特征选择、模式识别和模型评估等关键步骤。书中还涵盖了各种数据挖掘技术，如分类、回归、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘等，这些都是数据分析师和机器学习工程师必备的知识点。 针对数据库查询，书中的内容可能会涉及到 XML 查询语言（如 XQuery、XPath 和 SQL/XML）的使用，这些技术在处理结构化和半结构化数据时至关重要。此外，作者还会介绍多维和度量数据结构的基础，这对于构建高效的数据仓库和分析系统至关重要。 对于那些想要深入了解 SQL 技术的读者，书中可能包含 Joe Celko 的《SQL for Smarties》第三版，讲解高级 SQL 编程技巧，帮助开发者更有效地操作数据库。另外，移动对象数据库（Moving Objects Databases）也是研究范畴的一部分，它关注动态和地理位置相关的数据处理。 模糊建模和遗传算法在数据挖掘中的应用是本书讨论的另一个重点，这些非传统的方法为解决实际问题提供了新的解决方案。此外，数据建模基础，如《Data Modeling Essentials》第三版，强调了逻辑设计的重要性和实践应用，而《Location-Based Services》则探讨了基于位置的服务技术。 为了方便用户可视化和设计复杂的数据库模型，《Database Modeling with Microsoft® Visio for Enterprise Architects》提供了使用 Visio 工具的实际指导。设计和实施数据模型时，这本书将理论与实践紧密结合，确保读者能够更好地理解和应用数据挖掘技术。 《数据挖掘概念与技术》第二版是一本深度且实用的教材，不仅覆盖了数据挖掘的核心理论，还展示了如何将其应用于现实世界的项目，为从事数据分析、机器学习和数据库管理的专业人士提供了宝贵的参考资源。