第二版《数据挖掘概念与技术》详解

《数据挖掘概念与技术（第二版）》是数据管理系统系列中的杰作，由 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 联合撰写，属于 Morgan Kaufmann 出版社的系列编辑 Jim Gray 所领导。本书是针对数据挖掘领域的经典教材，旨在深入探讨和介绍数据挖掘的基本概念和技术，帮助读者理解和应用这一关键的IT工具。 在第一部分，作者首先定义了数据挖掘的核心概念，包括理解数据的内在模式、关联规则、分类、聚类和预测等基本方法。这些概念是数据分析的基础，为后续的技术实现提供了理论框架。书中详细介绍了如何从海量数据中提取有价值的信息，如通过频繁模式挖掘发现购物篮分析中的规律，或通过分类算法识别客户群体。 第二版对第二章中的查询XML技术进行了扩展，讨论了XPath、XQuery以及SQL/XML在实际环境中的应用，这些技术对于处理结构化和半结构化数据至关重要。同时，作者还强调了在处理数据挖掘时数据库设计和逻辑模型的重要性，例如《数据库建模与设计》（第四版）由 Toby J. Teorey、Sam S. Lightstone 和 Thomas P. Nadeau 所著，提供了数据模型设计的最佳实践。 此外，书中还推荐了 Joe Celko 的著作，如《Joe Celko's SQL for Smarties》（第三版）和《Joe Celko's SQL Programming Style》，这些书籍深入讲解了SQL编程技巧，有助于读者在数据挖掘过程中优化查询性能和编写高效查询语句。 《数据挖掘：实用机器学习工具和技术（第二版）》由 Ian Witten 和 Eibe Frank 编写，聚焦于机器学习算法在数据挖掘中的应用，如决策树、神经网络和支持向量机等，这些算法是现代数据挖掘不可或缺的组成部分。 Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration 一书，由 Earl Cox 撰写，探讨了模糊逻辑和遗传算法在处理不确定性和复杂问题时的潜力，它们在数据预处理和优化搜索策略中发挥着重要作用。 对于数据库设计初学者，《数据建模基础（第三版）》由 Graeme C. Simsion 和 Graham C. Witt 提供了基础知识，而《Location-Based Services》则介绍了如何利用地理信息系统进行位置相关服务的设计和实施。 最后，如果你需要可视化工具来辅助数据库建模，可以参考《Database Modeling with Microsoft® Visio for Enterprise Architects》，这本指南由 Terry Halpin、Ken Evans 等人合作，提供企业级架构设计的具体步骤。 《数据挖掘概念与技术（第二版）》是一本全面且实用的资源，涵盖了从数据挖掘理论到实践操作的各个方面，适合希望深入学习数据挖掘的IT专业人士和研究人员。