数据挖掘：概念与技术（第3版）-英文版

"DataMining:ConceptsandTechniques,3rdEdition" 是一本关于数据挖掘的权威书籍，由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei三位专家合著，属于Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems系列。这本书深入探讨了数据挖掘的基本概念和技术，适合对数据科学感兴趣的读者。 在数据挖掘领域，本书涵盖了以下核心知识点： 1. **数据挖掘定义**：数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取有用信息的过程，它涉及到模式识别、知识发现和预测分析等方法。 2. **数据预处理**：数据挖掘前的准备工作，包括数据清洗（去除噪声和不一致性）、数据集成（合并来自多个源的数据）、数据转换（将数据转化为挖掘算法可处理的形式）和数据规约（减少数据复杂性）。 3. **数据挖掘类型**：分为描述性挖掘（揭示已存在模式）、预测性挖掘（基于历史数据预测未来趋势）和规范性挖掘（建议最佳操作策略）。 4. **挖掘技术**：包括分类（构建决策树、贝叶斯网络等模型）、聚类（无监督学习，如层次聚类、K均值算法）、关联规则学习（发现项集之间的频繁模式）、序列模式挖掘（识别时间序列中的模式）和异常检测（识别数据集中不寻常的行为）。 5. **机器学习基础**：介绍了监督学习（如支持向量机、神经网络）和无监督学习（如聚类、主成分分析）等算法，这些是数据挖掘中常用的技术。 6. **数据库和数据仓库**：讨论了如何在关系数据库和数据仓库环境中进行数据挖掘，以及SQL在数据挖掘中的应用。 7. **知识表示和评估**：解释了如何表示发现的知识，并评估挖掘结果的准确性和有效性。 8. **案例研究和应用**：书中包含实际案例，展示了数据挖掘技术如何应用于市场营销、金融、医疗等领域。 9. **XQuery和XML**：与数据挖掘相关的XML查询语言XQuery和XPath，以及如何在SQL中处理XML数据，这些都是现代数据处理的重要组成部分。 10. **数据质量管理**：强调数据质量的重要性，包括数据校验、数据整合和数据治理。 11. **企业知识管理**：探讨如何管理和利用企业内部知识，以支持决策制定和业务流程优化。 12. **服务管理和资源规划**：讨论IT服务管理的架构和模式，以及如何通过有效的资源规划和治理提升服务质量。 "DataMining:ConceptsandTechniques,3rdEdition" 提供了一个全面的数据挖掘教育框架，适合数据科学家、数据工程师、信息管理人员和学生阅读，帮助他们掌握数据挖掘的核心技术和实践应用。