2006年数据挖掘概念与技术第二版详解

《数据挖掘：概念与技术（英文第二版）》是2006年出版的一本专业书籍，由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，属于《摩根·考夫曼数据管理系统系列》的一部分。该系列的编辑是Jim Gray，来自微软研究院。本书深入探讨了数据挖掘这一关键领域，旨在为读者提供全面的数据分析和知识发现方法论。 在第二版中，作者详细介绍了数据挖掘的基本概念，涵盖了从数据预处理、特征选择、分类、聚类、关联规则挖掘到预测模型等核心技术。这些技术在商业智能、市场分析、客户行为理解等领域有着广泛的应用。作者通过实例和理论相结合的方式，帮助读者理解和掌握如何从海量数据中提取有价值的信息。 同时，书中还提到了其他与数据库管理和数据处理相关的著作，如查询XML（《XQuery, XPath, and SQL/XML in Context》）、多维和度量数据结构基础、数据库建模与设计（逻辑设计第四版）、以及SQL编程指南（如Joe Celko的作品）。这些书籍构成了一个完整的数据管理学习体系，展示了从底层数据存储到高级数据分析的连贯流程。 《数据挖掘：实用机器学习工具和技术（第二版）》由Ian Witten和Eibe Frank撰写，着重于将机器学习方法应用于数据挖掘，如决策树、神经网络和支持向量机等，帮助读者掌握如何构建高效的数据挖掘模型。 此外，书中还涉及模糊建模和遗传算法在数据挖掘中的应用，这强调了非传统方法在复杂问题解决中的潜力。对于数据库设计入门者，《数据模型基本要素（第三版）》和《基于Microsoft® Visio的数据库建模》等书籍则提供了实用的设计原则和可视化工具。 《数据挖掘：概念与技术（英文第二版）》是一本不可或缺的数据科学教材，它不仅深入讲解了数据挖掘的核心概念和技术，还为读者提供了实用工具和方法，以及与其他数据库管理和数据分析领域的关联，以支持在实际场景中实施有效的数据驱动决策。