数据挖掘：概念、技术与应用指南(第三版)

《数据挖掘：概念与技术（第三版）》是一本全面介绍数据挖掘领域的重要著作，它详细阐述了数据挖掘的基本概念、方法、技术和最新研究动态。该书针对前两版进行了深度更新和结构优化，将焦点放在关键的步骤上，如数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等核心内容。 在第一部分“引言”中，作者引导读者理解数据挖掘的价值。章节1.1解释了为何数据挖掘成为现代数据分析的关键工具，探讨了数据挖掘的动机，如提高决策效率、发现隐藏模式和趋势。1.2定义了数据挖掘，即从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。1.3讨论了可以被挖掘的各种数据类型，如结构化、半结构化和非结构化的数据，强调了不同类型数据处理的挑战。 1.4和1.5分别列举了数据挖掘可能挖掘的模式类别，包括关联规则、序列模式、分类和聚类等，以及它们在商业智能中的应用。1.6讨论了数据挖掘技术的应用领域，涵盖了商业分析、市场研究、医疗保健等多个行业。1.7则深入剖析了数据挖掘过程中的主要问题，如数据质量、隐私保护和模型的可解释性。 第二章“了解你的数据”介绍了数据对象和属性类型，以及基本的统计描述和数据可视化方法。2.4部分着重于度量数据相似性和差异性的方法，这对于数据预处理和后续挖掘至关重要。每个章节都有配套的练习题和参考资料，帮助读者巩固所学知识。 第三章“数据预处理”详细讲解了这个关键步骤，包括数据清理（去除噪声和异常值）、数据集成（整合来自不同源的数据）、数据减少（通过降维技术简化数据）、数据转换（标准化或归一化）以及数据离散化（将连续变量转化为便于分析的离散类别）。这部分内容对于确保数据质量，使挖掘算法能有效运作至关重要。 第四章聚焦于数据仓库和在线分析处理（OLAP），这是数据挖掘的基础架构。4.1介绍了数据仓库的基本概念，4.2进一步阐述了数据立方体和OLAP模型，4.3探讨了设计和使用数据仓库的实际操作，而4.4则关注实施细节，包括数据仓库的设计决策和工具选择。 综上，《数据挖掘：概念与技术（第三版）》是一本实用的教材，不仅适合教师、研究人员、开发者和用户，也适合数据分析、数据挖掘和知识发现课程的学习者。通过逐步深入的讲解和丰富的案例，读者能够掌握数据挖掘的基本原理和技术，为实际项目应用打下坚实基础。