具体描述
●全面实用地论述了从实际业务数据中抽取出的读者需要知道的概念和技术。
●更新并结合了来自读者的反馈、数据挖掘领域的技术变化以及统计和机器学习方面的更多资料。
●包含了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用子实际的大规模数据挖掘项目。
作者简介
JiaweiHan伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系教授。由于在数据挖掘和数据库
系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2004~-ACMSIGKDD颁
发的创新奖。同时，他还是~ACMTransactionsOnKnowledgeDiscoveryfromData))杂志的主
编，以及((1EEETransactionsOn Knowledgeand DataEngineering))和((DataMiningand
KnowledgeDiscovery))杂志的编委会成员。
MichelineKamber拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，现在加拿大西蒙·弗雷
泽大学从事博士后研究工作。
目录信息
读后感
对于刚入门数据挖掘的人来说，这书绝对会让你感觉自己是个折翼的天使。，因为一开始就各种各样的理论扑面而来，而对于那些经典的算法却只是做一个感性的介绍，并没有那种流程图式的清晰解说。总之就是，不易上手。 但是在这种不面善的情况，为什么该书却被国内外...
评分应该说这部书可以把人引进门，但看了之后，总觉得还有些概念模糊之处，比如说数据挖掘的理论来源是什么？如何把这些算法从本质上分类？ 我觉得，这方面，《实用数据挖掘》会更好些。另外，如何使用简单的软件，为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢？这方面，我只读...
评分//2017-05-20 13:30 这篇文章我已经欠了至少一年了，周五写记录时，本想写开始认真搞黑客，但突然发现之前的总结少这篇，心里实在过不去，遂补上，顺便梳理一下之前的学习总结，也了却一心愿。 数据挖掘的目标是从数据集中识别出一种或多种模式，并用所发现的模式进行分析或...
评分 评分这本书被翻译的佶屈聱牙，除了给学习数据挖掘的人增添负担，什么积极的作用的没有。 不知道有多少人因为这本不通的书而失去对数据挖掘的兴趣。 教授真的是毁人不倦啊，各种官方语言，妈的是要当官吗？
用户评价
在我的认知里，数据挖掘是一个充满魔力的领域，它能够让看似杂乱无章的数据变得有条理，并且从中揭示出惊人的秘密。《数据挖掘》这本书，正是这本书领域的经典之作。它不仅仅是技术和方法的罗列，更是对数据挖掘思想的深入阐释。书中对于“时间序列分析”的讲解，让我对如何处理带有时间依赖性的数据有了更深的理解。无论是股票价格预测，还是销售趋势分析，时间序列分析都扮演着重要的角色。作者详细介绍了ARIMA模型、指数平滑等方法，并且分析了它们在不同场景下的适用性。我特别欣赏书中对于“异常检测”的多种方法的介绍，它不仅包括统计学方法，还涉及机器学习方法，并且深入分析了它们各自的优劣。这本书的排版和设计也非常精良，图文并茂，阅读起来非常舒适，即使是面对相对复杂的技术内容，也不会感到枯燥乏味。
评分我一直对那些能够从海量信息中提炼出智慧的领域感到着迷，数据挖掘正是其中之一。这本书，毫无疑问，是这个领域的杰出代表。它不仅仅是一本技术手册，更是一本引导我思考如何“看懂”数据，如何从数据中“发现”价值的指南。书中对“特征工程”的强调，让我认识到，构建合适的特征比选择复杂的模型更为重要。作者通过大量的示例，展示了如何从原始数据中提取有用的特征，如何对特征进行转换和编码，以更好地适应不同的挖掘算法。我尤其欣赏书中关于“模型评估”的章节，它详细介绍了各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、AUC等等，并且深入分析了不同场景下应该选择哪些指标。这让我明白，一个“好”的模型不仅仅是预测准确，还需要在实际应用中能够满足特定的业务需求。这本书的语言风格非常专业且流畅，即使是讲解复杂的概念，也能够做到清晰易懂，这对于提升读者的学习效率至关重要。
评分我一直对人工智能及其相关领域充满好奇，而数据挖掘无疑是人工智能的基石之一。当我拿到这本《数据挖掘》时，我怀揣着学习如何从海量数据中提取有价值信息的心情。这本书的结构安排非常合理，从基础概念的引入，到各种经典算法的讲解，再到实际应用案例的剖析，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏书中对不同数据挖掘任务的分类和讲解，比如分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等等，每一种任务都有其独特的应用场景和相应的技术方法。作者在讲解算法时，不仅给出了严谨的数学推导，更重要的是解释了算法背后的直观逻辑，这对于理解算法的本质非常有帮助。例如，在介绍决策树算法时，书中不仅仅展示了如何构建决策树，还详细解释了信息增益、基尼系数等概念如何指导树的生长，让我能理解为何这样划分能够更好地实现分类。此外，书中还涉及了数据预处理的重要性，这部分内容虽然看似基础，但却是整个数据挖掘流程中最关键的一环，也往往是容易被忽视的。缺失值处理、异常值检测、特征选择等技术，都在书中得到了充分的介绍和讨论，这为我后续的学习打下了坚实的基础。
评分在我接触到这本书之前，我对数据挖掘的认知仅仅停留在“分析数据”这个非常宽泛的概念上。然而，《数据挖掘》这本书彻底改变了我的看法。它不仅仅是关于“如何做”的问题，更是关于“为何做”和“如何做得更好”的深入探讨。书中花了很大的篇幅去阐述数据挖掘的价值所在，以及它如何赋能各行各业的创新与发展。我印象最深刻的是关于“关联规则挖掘”的部分，书中通过超市购物篮分析的经典案例，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏联系，比如“购买尿布的顾客往往也购买啤酒”。这个案例让我深刻体会到，数据挖掘的价值往往在于发现那些非显而易见的规律，并将其转化为实际的商业洞察。书中的内容深入浅出，既有理论的高度，也有实践的深度。在讲解各种模型和算法时，作者都尽量避免使用过于晦涩的数学语言，而是通过图示和通俗的解释来帮助读者理解。而且，这本书并没有局限于某一种特定的编程语言或工具，而是更多地关注数据挖掘的通用原理和方法论，这使得这本书的适用性非常广泛。
评分这本书的封面设计就足够吸引我，一种深邃的蓝色调，点缀着错落有致的光点，仿佛夜空中闪烁的星辰，又像是数据流动的抽象表达。这种视觉上的冲击力，让我毫不犹豫地将其从书架上取下。翻开扉页，扑面而来的是一种严谨而又不失温度的学术气息。我并非专业科班出身，对数据挖掘的理解也仅停留在概念层面，但这本书的开篇就以一种非常平易近人的方式，将数据挖掘的起源、发展以及其在现代社会中的重要性娓娓道来。它没有一开始就抛出晦涩难懂的公式和算法，而是从数据本身谈起，从我们日常生活中接触到的各种数据形态出发，比如社交媒体上的点赞、评论，电商平台的浏览记录，甚至是我们手机的定位信息，都成为了数据挖掘的宝贵素材。作者巧妙地运用了大量生动形象的比喻，将抽象的概念具象化，让我这种初学者也能很快抓住核心要义。我尤其喜欢其中关于“知识发现”的阐述，它不仅仅是将数据简单地整理和归类，更重要的是从中挖掘出隐藏的模式、关联和趋势，为决策提供支持。书中穿插的一些案例分析，更是让我看到了数据挖掘在现实世界中的强大应用，无论是精准营销、风险控制，还是科学研究，它都扮演着至关重要的角色。这本书就像一位循循善诱的导师，引领着我踏入这个充满无限可能的数据世界。
评分作为一名对商业智能和市场分析有浓厚兴趣的读者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据挖掘技术的书籍。终于，《数据挖掘》这本书走进了我的视野。它并没有仅仅停留在算法的介绍，而是将数据挖掘的整个生命周期进行了详细的梳理，从数据收集、数据准备，到模型构建、模型评估，再到最终的知识呈现和应用，每一个环节都得到了充分的论述。书中关于“数据可视化”的部分，更是让我耳目一新。它不仅仅是制作漂亮的图表，而是强调如何通过可视化来辅助数据分析和理解，如何用直观的方式将复杂的数据规律呈现给非技术背景的决策者。书中列举了多种可视化技术，并阐述了它们各自的适用场景。我特别赞赏书中对于“文本挖掘”的介绍，它打开了我认识非结构化数据的视角，让我了解如何从大量的文本信息中提取有价值的内容，这在舆情分析、用户反馈处理等领域具有极高的应用价值。
评分我一直渴望能够深入了解如何从数据中提取有价值的信息，而《数据挖掘》这本书，就像一把钥匙，为我打开了通往这个领域的大门。它以一种非常全面和系统的方式，介绍了数据挖掘的各个方面。我尤其欣赏书中对于“决策树”算法的讲解，它不仅详细地介绍了ID3、C4.5等算法的构建过程，还深入分析了信息增益、增益比等概念，以及剪枝的策略。这让我能够理解为何决策树能够有效地进行分类。此外，书中还涉及了“支持向量机（SVM）”等其他重要的机器学习算法，并且详细解释了核函数的概念，以及它如何将低维数据映射到高维空间以实现线性可分。我非常喜欢书中对案例的分析，这些案例都非常贴近实际应用，能够帮助我更好地理解理论知识在实际中的应用。这本书的语言风格非常专业且具有启发性，它不仅教授技术，更引导我进行独立思考。
评分我一直认为，好的书籍应该能够激发读者的求知欲，并且具备将复杂事物简单化的能力。《数据挖掘》这本书无疑做到了这两点。它的封面设计已经足够吸引眼球，而翻开书页后，我更是被其严谨的逻辑和丰富的内涵所折服。书中在介绍各种数据挖掘算法时，并没有仅仅罗列公式，而是深入剖析了算法的原理、优缺点以及适用场景。例如，在介绍“关联规则挖掘”时，作者不仅仅讲解了Apriori算法，还对比了FP-growth算法，并分析了它们在效率和内存占用上的差异。这种细致的对比和分析，对于我深入理解算法的精髓非常有帮助。此外，书中还穿插了大量的实际案例，这些案例覆盖了金融、医疗、零售等多个行业，让我能够更直观地感受到数据挖掘在解决实际问题中的强大力量。我特别欣赏书中关于“集成学习”的章节，它介绍了如何将多个模型结合起来，以获得更好的预测性能，这在我看来是一种非常巧妙且实用的技术。
评分拿到《数据挖掘》这本书，我的第一反应是它的内容是否过于学术化，毕竟“挖掘”这个词本身就带有一种深度和复杂性。然而，阅读过程中我发现，这本书的作者显然非常懂得如何与读者沟通。他们没有上来就抛出一堆复杂的公式和晦涩的术语，而是从数据本身的性质、数据的来源、以及数据挖掘的定义和目标开始介绍。这种由浅入深的方式，让我这个对数据领域稍有接触但并非专业人士的读者，也能够轻松地进入状态。书中对于数据预处理的讲解，尤其让我印象深刻。很多人可能认为数据挖掘就是建模和预测，但这本书强调了数据清洗、转换和降维的重要性，就像厨师在烹饪前需要处理食材一样，干净、规范的数据是高质量挖掘的前提。我特别喜欢书中关于“异常值检测”的章节，它不仅介绍了不同的检测方法，还解释了异常值为何会出现，以及如何判断一个异常值是否真的需要被剔除。这些细节的处理，体现了作者严谨的学术态度和对读者学习过程的体贴。
评分长期以来，我都在努力学习如何从海量的数据中发现隐藏的规律和价值，而《数据挖掘》这本书，就是我近期阅读到的最给力的一本。它以一种非常结构化的方式，将数据挖掘的整个流程展现在我的面前。从数据的收集和清洗，到特征工程，再到模型的选择和评估，最后是如何将挖掘出的知识转化为实际的行动。书中对于“数据清洗”的讲解，尤其令我印象深刻。作者强调了数据质量的重要性，并且详细介绍了如何处理缺失值、异常值、重复值等问题，这对于确保后续分析的准确性至关重要。我特别喜欢书中关于“聚类分析”的章节，它介绍了K-Means、层次聚类等多种算法，并且通过生动的例子，展示了如何利用聚类来发现数据中的自然分组，例如客户细分、图像分割等。这本书的语言风格既严谨又不失生动，能够吸引我持续阅读下去，并且在阅读过程中能够不断地产生新的思考。
评分2015年初读完。主要章节都通读了一遍
评分感觉学的不错，考试却考的不理想。
评分感觉学的不错，考试却考的不理想。
评分更像一本综述文集，想深入学习每个专题还需要阅读专门的深入的文献和教材
评分必要的新视角
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