Java数据挖掘：策略、标准与实践

"Java Data Mining Morgan Kaufmann" Java Data Mining（JDM）是数据挖掘领域的一个重要概念，它指的是使用Java编程语言进行数据挖掘的过程。Java Data Mining标准（JDM API）由Java Community Process (JCP) 发布，旨在提供一个统一的框架，使开发者能够集成各种数据挖掘算法和工具，以便在Java环境中进行高效的数据分析和模式发现。这个标准涵盖了数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等多个关键步骤，并且支持模型评估和可视化。 "Strategy, Standard, and Practice"这部分内容强调了在实际应用Java Data Mining时需要考虑的策略、规范以及实践方法。策略涉及到如何选择合适的数据挖掘方法，以及如何结合业务需求来设计和实施项目。标准部分则围绕JDM API，确保开发过程符合规范，以提高代码的可重用性和互操作性。实践部分涵盖了从数据获取到结果解释的全过程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和验证等实际操作。 Java Data Mining与其他书籍一起提及，如"Joe Celko's Analytics and OLAP in SQL"，强调了SQL在高级分析和在线分析处理（OLAP）中的作用。"Data Preparation for Data Mining Using SAS"突出了数据预处理的重要性，这是数据挖掘的关键步骤，因为原始数据往往需要经过清洗、转换和规范化才能用于建模。而"Querying XML: XQuery, XPath, and SQL/XML in Context"介绍了XML查询语言和XML与SQL的交互，这对于处理结构化和半结构化数据特别有用。 "Data Mining: Concepts and Techniques"提供了数据挖掘的基本概念和技术，包括聚类、分类、回归、关联规则等，是理解该领域的基础读物。"Database Modeling and Design: Logical Design"则深入探讨了数据库逻辑设计，这对于构建高效的数据存储和访问系统至关重要。"Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures"关注多维和度量数据结构，这在数据仓库和OLAP应用中非常关键。 "Joe Celko’s SQL for Smarties: Advanced SQL Programming"是关于SQL高级编程的一本书，对于提升SQL技能和优化数据挖掘中的查询性能非常有帮助。"Data Mining, Second Edition: Concepts and Techniques"和"Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration"分别讨论了数据挖掘的最新发展和模糊模型及遗传算法在数据探索中的应用。"Data Modeling Essentials, Third Edition"则提供了数据建模的基础知识，这对于理解数据结构和关系模型非常重要。 "Location-Based Services"和"Moving Objects Databases"涉及地理定位服务和移动对象数据库，它们是大数据和物联网时代的重要研究方向，特别是对于处理实时和动态数据的挑战。 这些资源涵盖了数据挖掘的多个方面，从理论到实践，从技术到应用，对于希望在Java环境中进行数据挖掘的开发者或研究人员来说，都是宝贵的参考资料。通过深入学习这些内容，可以提升在大数据分析、数据库设计、数据预处理、模型构建和评估等领域的专业能力。