数据挖掘入门:商业与科学视角的价值

需积分: 10 4 下载量 34 浏览量 更新于2024-07-20 收藏 6.76MB PDF 举报
《数据挖掘入门》是一本经典的英文教材,由Tan、Steinbach和Kumar合著,于2004年4月18日发布。该书旨在引导读者理解数据挖掘的基本概念,特别强调在当今信息爆炸的时代背景下其重要性。随着互联网的发展、电子商务的兴起以及日常生活中大量数据的积累,诸如购物记录、银行交易等,数据的收集和存储速度达到了前所未有的水平(GB/hour)。这些数据来源于卫星遥感、天空扫描的望远镜、基因表达研究的微阵列,甚至是科学模拟产生的海量数据。 商业视角来看,数据挖掘之所以重要,是因为它能够帮助企业提高服务质量,实现客户关系管理的个性化,从而在竞争激烈的市场环境中获得优势。例如,通过分析购物数据,商家可以了解消费者的购买习惯,提供定制化的产品推荐,提升客户满意度和忠诚度。 科学角度上,数据挖掘有助于科学家们处理和分析这些庞大而复杂的数据集。它可以帮助他们进行数据分类和聚类,以便更好地理解数据背后的模式和规律。此外,数据挖掘还可以支持假设形成,对科学研究中的未知领域进行探索,比如天文学中的星系分析,生物学中的基因表达分析,以及气候模型中的大数据处理。 然而,传统的数据处理技术在面对如此大规模的数据时往往显得力不从心。这就需要引入数据挖掘的方法和技术,如机器学习算法、数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析等,来发掘隐藏在数据中的有价值的信息和知识。 《数据挖掘入门》这本书为读者提供了一个系统性的框架,帮助他们掌握如何有效地从海量数据中挖掘出有用的信息,无论是为了商业决策还是科学研究,都是极其关键的技能。随着科技的不断进步,数据挖掘的应用将越来越广泛,成为现代企业和科研机构不可或缺的一部分。