数据挖掘：全面解析(Elsevier, 2009)

"《Data Mining - Know It All (Elsevier, 2009)》是一本关于数据挖掘的专业书籍，由Elsevier出版社在2009年出版。该书汇集了众多领域的专家，如Soumen Chakrabarti、Earl Cox、Eibe Frank等人共同编著，旨在提供全面的数据挖掘知识。" 数据挖掘（新版）： 数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及从大型数据集中提取有用信息的过程。新版的数据挖掘书籍通常会包含最新的技术、方法和应用，以适应快速发展的数据科学领域。本书《Data Mining - Know It All》作为新版，可能会涵盖以下核心概念和方法： 1. 数据预处理：数据挖掘的第一步通常包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，确保数据质量并为后续分析做好准备。 2. 分类与预测：利用算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）构建模型，根据历史数据预测未来趋势或分类新的观测值。 3. 聚类：无监督学习方法，通过发现数据中的自然群体或模式，对数据进行分组，如K-means、层次聚类等。 4. 关联规则学习：寻找数据集中的频繁项集和强关联规则，如Apriori算法，常用于市场篮子分析。 5. 序列挖掘：分析数据中的时间序列模式，如基于时间窗口的序列模式、时间序列预测等。 6. 文本挖掘：针对非结构化文本数据的分析，如情感分析、主题建模、关键词抽取等。 7. 图挖掘：研究网络结构数据，如社会网络分析、推荐系统等。 8. 异常检测：识别数据集中不寻常的或异常的行为，常用于欺诈检测和故障诊断。 9. 半监督和无监督学习：在标记数据有限的情况下，利用未标记数据提升学习效果。 10. 集成学习和 ensemble 方法：结合多个弱学习器形成强学习器，如bagging、boosting等。 11. 深度学习：近年来，深度神经网络在数据挖掘中扮演着重要角色，尤其在图像识别、自然语言处理等领域。 此外，该书还可能讨论数据挖掘的应用案例，如商业智能、医疗健康、金融风险评估、社交媒体分析等。同时，它可能涵盖如何评估模型性能、选择合适的算法以及解释和可视化结果。对于希望深入理解数据挖掘理论和技术的读者来说，这是一本全面且与时俱进的参考资料。