数据挖掘:概念与技术详解

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《数据挖掘:概念与技术》第二版是一本深入探讨数据挖掘领域的权威著作,该书作为摩根·考夫曼数据管理系统系列的一部分,由Jim Gray编辑。数据挖掘,常被称作数据库中的知识发现,是一项极具潜力的技术,它涉及从大量、复杂的数据集中提取有价值的信息和模式,以支持决策制定和业务优化。 本书的作者 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 以其丰富的经验,全面地介绍了数据挖掘的基本概念,包括数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则学习以及回归等核心方法。他们强调了数据挖掘过程中的关键步骤,如数据清洗、转换和模型构建,以及如何应用各种机器学习算法,如决策树、神经网络和支持向量机。 此外,书中还提及了其他相关的书籍,例如《查询XML:XQuery、XPath和SQL/XML上下文》,介绍了在处理XML数据时的查询语言;《多维和度量数据结构基础》则深入探讨了数据存储和处理的底层结构;《数据库建模与设计:逻辑设计第四版》涵盖了数据库设计的各个方面,包括概念设计到物理设计。 对于SQL爱好者,Joe Celko 的《SQL for Smarties:高级SQL编程》和《Joe Celko's SQL Programming Style》提供了深入的SQL编程技巧和最佳实践。同时,移动对象数据库和模糊建模与遗传算法在数据挖掘中的应用也得到了讨论,分别由Ralf Guting和Markus Schneider以及Earl Cox阐述。 《数据挖掘:实用机器学习工具和技术》第二版由Ian Witten和Eibe Frank编著,是数据挖掘领域的重要参考书,它不仅介绍了机器学习工具,还展示了如何将这些工具实际应用于解决商业问题。 Graeme C. Simsion和Graham C. Witt的《数据建模基础第三版》则是对数据库设计基础的详细介绍,而《基于位置的服务》由Jochen Schiller和Agnès Voisard提供,涵盖了地理信息系统在现代信息技术中的作用。 对于可视化工具的应用,Terry Halpin等人合著的《Microsoft® Visio for Enterprise Architects 数据库建模》展示了如何利用Visio进行企业级架构设计。设计过程中的其他细节,如设计原则、文档化和模型维护,也在书中有所涵盖。 《数据挖掘:概念与技术》第二版是一本涵盖广泛,实用性强的教材和参考书,旨在帮助读者理解和掌握数据挖掘的理论和实践经验,适用于数据科学家、分析师以及对大数据感兴趣的专业人士。通过学习本书,读者将能够有效地探索和利用海量数据中的潜在价值。
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