数据挖掘：概念与技术第二版 - Han, Kamber

"《数据挖掘：概念与技术》第二版，作者Jiawei Han和Micheline Kamber，是Morgan Kaufmann数据管理系列丛书的一部分，由Jim Gray编辑。本书是数据挖掘领域的经典之作，深入探讨了数据挖掘的核心概念和技术。" 在数据挖掘领域，《数据挖掘：概念与技术》是不可或缺的参考书。它详细阐述了如何从海量数据中发现有价值的信息和知识，是数据科学家、数据工程师以及对数据有兴趣的读者的重要学习资料。第二版不仅涵盖了第一版的基础知识，还更新了最新的研究进展和技术趋势。 书中主要知识点包括： 1. 数据挖掘定义与过程：介绍了数据挖掘作为知识发现过程的一部分，如何通过预处理、选择、转换、挖掘和后处理步骤来从原始数据中提取模式和知识。 2. 数据挖掘任务：包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测、概化和摘要等，这些任务是数据挖掘的核心。 3. 数据类型与数据挖掘方法：讨论了结构化数据（如关系数据库）、半结构化数据（如XML）和非结构化数据（如文本、图像和视频）的处理方法。 4. 数据预处理：涵盖数据清洗、集成、转换和规范化等步骤，这是确保挖掘结果质量的关键。 5. 模型构建与评估：解释了如何构建预测模型（如决策树、神经网络、贝叶斯网络和支持向量机）以及如何评估模型的性能。 6. 关联规则学习：如Apriori算法，用于发现项集之间的频繁模式，以及如何从中提取有趣的关联规则。 7. 聚类分析：包括层次聚类、基于中心的聚类（如K-means）和分区方法，用于将数据无监督地分组。 8. 序列模式挖掘：在时间序列数据中寻找重复的模式，如在电子商务或股票市场中的行为模式。 9. 异常检测：识别数据集中的异常值或离群点，这对于欺诈检测和故障诊断等应用至关重要。 10. 数据挖掘工具与应用：介绍了一些流行的开源和商业数据挖掘工具，并讨论了数据挖掘在不同领域，如市场营销、金融、医疗和物联网等的应用。 11. 实践案例：书中包含丰富的实例，帮助读者理解理论知识并将其应用于实际问题。 此外，作者还强调了数据隐私和伦理问题，提醒读者在进行数据挖掘时必须考虑法律和道德规范。 《数据挖掘：概念与技术》第二版是一本全面覆盖数据挖掘理论与实践的书籍，对于想要深入了解和掌握数据挖掘技术的人来说，它是不可多得的学习资源。