韩R著《数据挖掘》第三版：基础与实践

"《数据挖掘第三版》是韩R撰写的数据挖掘领域经典著作，该版本对第二版进行了修订，去除了高级主题，并调整了结构，旨在提供一个更易理解的数据挖掘入门指南。" 本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基础知识和关键概念。以下是主要章节的详细内容： 1. 引言 - 数据挖掘的重要性：强调在大数据时代，如何通过数据挖掘发现有价值的信息。 - 数据挖掘的定义：解释了数据挖掘是发现大量数据中隐含规律的过程。 - 可挖掘的数据类型：涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据。 - 可挖掘的模式：如分类、聚类、关联规则、序列模式等。 - 使用的技术：包括机器学习、统计分析、数据库技术等。 - 应用场景：如市场分析、客户关系管理、生物信息学等。 - 主要问题：讨论了数据质量、数据隐私、模型评估等问题。 2. 了解你的数据 - 数据对象与属性类型：介绍数据的基本组成单位及其特征。 - 基本统计数据描述：涵盖中心趋势度量、离散程度度量等。 - 数据可视化：阐述如何通过图表有效地展示数据。 - 数据相似性与差异性测量：讲解如何计算数据之间的距离或相似度。 3. 数据预处理 - 数据预处理概述：说明数据预处理在挖掘过程中的重要性。 - 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。 - 数据集成：整合来自不同源的数据，解决数据不一致问题。 - 数据减少：通过降维等方法降低数据复杂性。 - 数据转换与离散化：将连续数据转化为离散数据，便于挖掘。 4. 数据仓库与在线分析处理 - 数据仓库基础：定义数据仓库的概念，说明其在数据分析中的作用。 - 数据仓库建模：讲解数据立方体和OLAP（在线分析处理）的基本原理。 - 数据仓库设计与使用：涵盖数据仓库的设计策略和使用方法。 - 数据仓库实现：介绍实际构建数据仓库的步骤和技术。 这本书适合初学者和有一定基础的读者，通过丰富的实例和练习，帮助读者掌握数据挖掘的基本技术和方法，从而能够运用到实际项目中，解决各种业务问题。书中的参考文献为深入研究提供了方向。