数据挖掘入门：商业与科学视角的价值

《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。