数据挖掘：概念、技术和最新进展解析

"《数据挖掘概念与技术》(英文第三版)是一本深入探讨数据挖掘领域的权威著作。这本书全面更新了前两版的内容，尤其强调了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等核心主题，同时也涵盖了在线分析处理(OLAP)和离群点检测，以及如何在互联网和复杂数据类型中进行挖掘。它不仅是数据挖掘和知识发现领域的学者、研究人员、开发者和实践者的必备参考书，也适合作为数据分析、数据挖掘和知识发现课程的教材，适合高年级本科生或研究生入门学习。 在书中，作者首先介绍了数据挖掘的必要性和定义，讨论了可挖掘的不同类型的数据和模式，以及所使用的各种技术。接着，书中引导读者了解数据的基本特性，如数据对象和属性类型，以及如何通过统计描述和可视化来理解数据。数据预处理章节详细阐述了数据清洗、集成、减少、转换和离散化的过程，这些都是数据挖掘前的重要步骤。 此外，数据仓库和在线分析处理(OLAP)章节则深入解析了数据仓库的基本概念，数据仓库建模中的数据立方体和OLAP操作，以及设计和实施数据仓库的实际考虑。这些内容对于理解和提升数据洞察力至关重要。 书中的每个章节都包含总结、练习题和参考文献，有助于读者巩固理解并进一步研究相关主题。通过这本书，读者可以系统地学习数据挖掘的理论和技术，为解决实际问题和开发相关应用打下坚实基础。" 这本书的全面性使其成为数据科学专业人士的宝贵资源，无论是初学者还是经验丰富的专家，都能从中获益。通过学习，读者将能够掌握数据预处理的技巧，理解数据仓库和OLAP的重要性，以及如何在各种数据类型中发现有价值的模式。同时，书中对离群点检测的讨论也为识别异常和提升分析质量提供了关键知识。