数据挖掘技术详解：应用、方法与实践指南

《应用数据挖掘》是一本由Guandong Xu（广东大学悉尼分校）、Yu Zong（西安徽大学）和Zhenglu Yang（东京大学）共同编著的学术著作，旨在介绍和探讨数据挖掘这一关键技术在实际应用中的深度和广度。本书作为Taylor & Francis Group和CRC Press旗下的出版物，汇集了来自权威和备受尊重的信息来源，深入浅出地阐述了数据挖掘技术的基础理论、常用方法以及实践案例。 数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取有价值的知识和模式，以便进行预测、分类、关联规则发现等任务。通过统计学、机器学习和人工智能等多学科交叉，数据挖掘技术帮助企业和组织更好地理解其业务运营、市场趋势和客户行为。 书中可能涵盖了以下几个关键知识点： 1. **数据挖掘基础**：介绍了数据挖掘的定义、历史发展和主要目标，让读者对这个领域的整体框架有深入理解。 2. **数据挖掘方法**：详细讲解了各种数据挖掘技术，如聚类分析、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络和关联规则学习等，每个方法的特点、适用场景及优缺点。 3. **数据预处理与特征工程**：这部分内容可能包括清洗数据、缺失值处理、异常值检测、特征选择和工程等，这些步骤对挖掘高质量信息至关重要。 4. **实例应用**：书中可能会提供多个实际案例，如商业智能、金融风险评估、医疗诊断、社交媒体分析等，以展示数据挖掘在不同领域的具体应用。 5. **软件工具**：介绍了如何使用SPSS和Molder这样的数据挖掘工具，包括安装、配置和执行数据挖掘过程的步骤，以及如何解读和解释挖掘结果。 6. **统计学基础**：强调了统计学在数据挖掘中的作用，如假设检验、置信区间和假设模型构建等，这些都是理解和实施数据挖掘的基础。 7. **版权声明**：提醒读者关于版权和责任归属的问题，确保合法使用和引用他人的研究成果。 《应用数据挖掘》这本书提供了全面的数据挖掘教程，不仅适合专业研究人员，也适用于希望在实践中应用数据挖掘技术的企业人员和学生，旨在提升读者的数据分析能力和解决实际问题的能力。通过阅读本书，读者将获得对数据挖掘的深入理解，并掌握如何有效地利用这项技术推动业务增长和决策优化。