《数据挖掘概念与技术(英文第2版)》课后习题答案解析

《数据挖掘：概念与技术（英文第2版）》是一本由Jiawei Han和Micheline Kamber编著的专业教材，针对数据挖掘领域的理论和技术进行了详尽讲解。该书是为伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的学生和教师设计的，版权方Morgan Kaufmann于2006年出版。书中内容涵盖广泛，包括数据预处理、数据仓库与OLAP技术概述、数据立方体计算与数据概括、频繁模式挖掘、关联性和相关性分析、分类与预测、聚类分析、流数据、时间序列和序列数据挖掘、图矿、社交网络分析以及多关系数据挖掘等多个核心主题。 在课程中，作者通过课后习题的形式帮助读者巩固理论知识和实践技能。例如，在第一章“引论”中，习题1.1探讨了数据挖掘的定义，要求学生思考其定义并关注以下方面：(a)数据挖掘是否涵盖了哪些具体任务，如模式识别、异常检测和预测等；(b)数据挖掘与传统统计分析有何区别；(c)它如何应用于商业智能、机器学习和人工智能等领域。 第二章至第十章分别深入剖析了数据预处理的重要性，数据仓库和在线分析处理工具的应用，数据立方体的构建及其在数据概括中的作用，频繁模式和关联规则的挖掘，分类与预测模型的建立，聚类方法的原理和应用，以及如何处理实时流数据、时间序列数据以及复杂的数据结构如图形和文本。每一章末尾都配有详细的习题，旨在促使读者通过实践来理解和掌握各种数据挖掘技术和算法。 此外，书中还介绍了数据挖掘在实际应用中的趋势和发展，如在物联网、社交媒体和大数据时代的最新挑战和机遇。最后的练习题11.7可能涉及到综合应用所学知识，分析现实世界中的数据挖掘问题，或者讨论未来数据挖掘技术的发展方向。 通过阅读这本教材并完成课后习题，读者将建立起扎实的数据挖掘基础，了解并掌握关键技术和工具，为在IT行业中成为一名有效的问题发现者和解决方案提供者打下坚实的基础。对于希望进一步提升数据处理能力、探索潜在信息模式和预测趋势的人员，这本书是不可或缺的学习资源。