数据挖掘与Python实践：创新应用探索

"【数据挖掘创新应用】数据挖掘python[修改版].docx" 是一本专注于数据挖掘在实际场景中应用的书籍，作者是n.nedjah等人，并于2009年出版，ISBN号为9783540880448。这本书特别强调了数据挖掘技术的实际效用，以及在不同领域的具体应用。 数据挖掘是信息技术领域的一个关键分支，它涉及从大量数据中提取有价值的信息和知识。这个过程通常包括模式识别、关联规则学习、聚类分析和异常检测等步骤。在实际应用中，数据挖掘能够帮助企业做出智能决策，提高运营效率，预测市场趋势，甚至解决复杂的问题，如电力工业中的故障诊断。 书中的六篇论文展示了数据挖掘技术的广泛应用。第一篇论文探讨了数据挖掘在存储管理和卫星图像处理中的作用，揭示了数据挖掘技术如何在这些高技术领域贡献力量。第二篇论文介绍了在语义网上运用多实体贝叶斯网络（MEBN）进行概率推理的GUI工具，这是一种将机器学习与网络理论结合的方法。第三篇论文讨论了多目标优化和规则学习，比较了分部算法与启发式算法的优劣，这在决策支持系统中尤其重要。第四篇论文关注动态网络的聚类分析，揭示了数据变化和网络结构的关系。第五篇论文则研究了数据生成过程的表示方法，这对于理解数据的来源和特性至关重要。最后一篇论文以电力工业为例，展示了数据挖掘如何用于传输线短路故障的分类，体现了数据挖掘在故障预防和诊断中的价值。 这本书对于数据挖掘、统计分析、应用数学以及相关领域的工程师和科研人员来说是一份宝贵的参考资料，它提供了最新的研究成果，并且具有很强的实践指导意义。作者陈涛，作为中国传媒大学理学院的硕士，可能对此领域有深入的研究和实践经验，使得这本书更加贴近实际需求，适合对数据挖掘有兴趣或正在从事相关工作的读者。 这本书通过实例展示了数据挖掘技术的创新应用，特别是在解决实际问题上的潜力，同时对数据挖掘的各种算法和技术进行了深入探讨，对于提升读者的数据分析能力和解决问题的能力有着显著的帮助。