数据挖掘实践工具与技术详解：Weka入门指南

《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》（Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition）是Ian H. Witten和Eibe Frank所著的一本经典教材，隶属于摩根 Kaufmann 系列数据管理系统中的一个项目，由系列编辑 Jim Gray 主导，Microsoft Research 提供支持。这本书对于想要深入学习数据挖掘的人来说是不可或缺的资源，特别适合那些希望通过实践来掌握数据挖掘技巧的读者。 本书详细介绍了数据挖掘的基本概念和技术，包括但不限于模糊建模和遗传算法在数据挖掘中的应用，这些方法对于探索和理解大量数据至关重要。作者 Earl Cox 的《数据建模基础》第三版提供了关于数据模型设计的基础知识，帮助读者构建有效的数据结构。Jochen Schiller 和 Agnès Voisard 合著的《基于位置的服务》则探讨了如何利用地理信息在数据挖掘中提升服务的质量。 对于企业架构师来说，《用Microsoft® Visio进行数据库建模》一书提供了实用的工具指导，让设计过程更为直观和高效。《设计数据密集型Web应用程序》探讨了如何在互联网环境中集成数据挖掘技术，实现高效的信息管理和用户体验优化。Soumen Chakrabarti 的《挖掘网络：从超文本数据中发现知识》则展示了如何从网页和其他在线资源中提取有价值的信息。 此外，书中还涵盖了高级SQL技术和数据库调优的主题。Jim Melton 的《高级SQL：1999——理解对象关系和其他高级特性》深入解析了SQL语言的高级功能，而《数据库调优：原则、实验与故障排查技术》由 Dennis Shasha 和 Philippe Bonnet 联合撰写，提供了数据库性能优化的实用策略。Jim Melton 和 Alan R. Simon 合作的《SQL：1999——理解关系语言组件》则为读者提供了全面的SQL语言理解指南。 《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》不仅是一本理论与实践相结合的数据挖掘教材，还囊括了与之相关的数据库设计、Web应用开发、SQL技术以及性能优化等多方面知识，是IT专业人士提升数据处理能力的宝贵参考资料。