汉教授解析数据挖掘第三版：理论、技术与应用

《数据挖掘概念与技术第三版》是由Jiawei Han教授所著，他是伊利诺伊大学厄巴纳－尚佩恩分校计算机科学系的知名学者。这本书是数据挖掘领域的经典英文教材，针对的是对数据挖掘这一关键信息技术的深入理解和实践。该书旨在帮助读者理解数据挖掘的基本原理、技术应用及其挑战。 第1章“Introduction”（引言）首先阐述了数据挖掘的重要性，包括数据的价值、挖掘的目的以及它在商业智能和决策支持中的作用。它讨论了数据挖掘涉及的数据类型（如结构化、半结构化和非结构化数据）、可挖掘的模式类型（如关联规则、分类和聚类等），并列举了数据挖掘所采用的主要技术和方法，如机器学习算法。此外，还介绍了数据挖掘目标的应用场景，涵盖了商业、医疗、金融等多个领域，并提到了数据挖掘过程中的主要问题，如数据质量问题、隐私保护和解释性问题。 第2章“Getting to Know Your Data”（了解你的数据）着重于数据对象和属性类型的识别，以及基本的统计描述方法。这部分内容有助于读者掌握如何分析和理解原始数据，包括可视化工具的使用，以及如何度量数据间的相似性和差异性。 第三部分“Data Preprocessing”（数据预处理）详细探讨了数据清洗、集成、减少、转换和离散化等预处理步骤，这些都是挖掘高质量知识的基础。这部分内容展示了如何处理缺失值、异常值和冗余数据，以及如何将数据转化为适合挖掘的形式。 第四章“Data Warehousing and Online Analytical Processing”（数据仓库与在线分析处理）深入介绍了数据仓库的概念，强调了其在大规模数据管理中的核心角色。章节中涵盖了数据立方体和OLAP（联机分析处理）模型，以及数据仓库的设计原则和实际应用案例。 《数据挖掘概念与技术第三版》是一本全面且实用的指南，从数据的基础概念到高级技术应用，为学习者提供了深入理解数据挖掘的框架，无论对于初学者还是专业人员，都是提升数据挖掘技能的宝贵资源。通过阅读本书，读者将能够掌握数据挖掘的基本流程，了解如何有效地利用各种技术和工具进行数据的分析与发现。