数据挖掘与数据清理：技术深度探讨与实践指南

《数据挖掘与数据清理研究》是一本专为数据挖掘、数据清理以及数据库管理实践者撰写的深入技术手册。该书以全面探讨数据质量为核心，涵盖了数据处理流程、度量标准、工具和技术算法等内容。作者Tamr Parnidasu和Theodore Johnson来自AT&T Labs的研究部门，他们共同编著了这部作品，旨在帮助读者理解并掌握在当今信息技术环境中如何有效地进行探索性数据挖掘（Exploratory Data Mining）和数据清洗这一关键环节。 在数据挖掘部分，书中可能涵盖了各种数据分析方法，如关联规则学习、分类、聚类和回归分析等，这些都是从大量数据中提取有价值信息的重要手段。它可能会介绍如何运用统计学和机器学习原理来发现隐藏模式，以及如何构建预测模型以支持决策制定。 数据清理则是确保数据质量的前提，涉及处理缺失值、异常值、重复值等问题，以及标准化、规范化和一致性校验。书中可能会详细介绍数据清洗的步骤，包括识别问题、决定清理策略、执行清理操作以及验证结果的准确性。此外，它还会探讨自动化工具和软件在数据清洗过程中的应用，以及这些工具如何提高效率并减少错误。 该书不仅理论丰富，还可能包含实际案例分析，通过具体场景展示数据挖掘和数据清理在业务场景中的实际应用，帮助读者更好地理解和掌握这两个领域的实战技巧。同时，它强调了数据质量管理的重要性，因为高质量的数据是数据科学项目成功的基础。 版权方面，本书受1976年美国版权法保护，未经约翰·威立父子出版公司（John Wiley & Sons, Inc.）的书面许可或授权，任何形式的复制、存储、传输或再现都必须符合法律规定。该系列图书的完整列表也收录在本书的末尾，供读者参考其他相关专业书籍。 《数据挖掘与数据清理研究》是一本实用性强、理论与实践结合的指南，对于从事数据工作者来说，无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中获得宝贵的洞见和技能提升。