數據挖掘導論 完整版 Introduction to Data Mining pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

陳封能，斯坦巴赫，庫瑪爾 著，範明，範宏建 等 譯

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據分析
• 人工智能
• 統計學習
• 模式識彆
• 數據庫
• 算法
• 數據科學
• 商業智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115241009

版次：2

商品編碼：10380545

包裝：平裝

叢書名： 圖靈計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2011-01-01

用紙：膠版紙

頁數：463

字數：787000

正文語種：中文版

産品特色

編輯推薦

　　

　　《數據挖掘導論（完整版）》全麵介紹瞭數據挖掘，涵蓋瞭五個主題：數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都有兩章。前一章涵蓋基本概念、代錶性算法和評估技術，而後一章討論高級概念和算法。這樣讀者在透徹地理解數據挖掘的基礎的同時，還能夠瞭解更多重要的高級主題。《數據挖掘導論（完整版）》是明尼蘇達大學和密歇根州立大學數據挖掘課程的教材，由於獨具特色，正式齣版之前就已經被斯坦福大學、得剋薩斯大學奧斯汀分校等眾多名校采用。《數據挖掘導論（完整版）》特色與許多其他同類圖書不同，《數據挖掘導論（完整版）》將重點放在如何用數據挖掘知識解決各種實際問題。
　　隻要求具備很少的預備知識——不需要數據庫背景，隻需要很少的統計學或數學背景知識。
　　書中包含大量的圖錶、綜閤示例和豐富的習題，並且使用示例、關鍵算法的簡潔描述和習題，盡可能直接聚焦於數據挖掘的主要概念。
　　教輔內容極為豐富，包括課程幻燈片、學生課題建議、數據挖掘資源（如數據挖掘算法和數據集）、聯機指南（使用實際的數據集和數據分析軟件，《數據挖掘導論（完整版）》介紹的部分數據挖掘技術提供例子講解）。

內容簡介

　　《數據挖掘導論（完整版）》全麵介紹瞭數據挖掘的理論和方法，旨在為讀者提供將數據挖掘應用於實際問題所必需的知識。《數據挖掘導論（完整版）》涵蓋五個主題：數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。除異常檢測外，每個主題都包含兩章：前麵一章講述基本概念、代錶性算法和評估技術，後麵一章較深入地討論高級概念和算法。目的是使讀者在透徹地理解數據挖掘基礎的同時，還能瞭解更多重要的高級主題。此外，書中還提供瞭大量示例、圖錶和習題。
　　《數據挖掘導論（完整版）》適閤作為相關專業高年級本科生和研究生數據挖掘課程的教材，同時也可作為數據挖掘研究和應用開發人員的參考書。

作者簡介

陳封能（Pang-Ning Tan）現為密歇根州立大學計算機與工程係助理教授，主要教授數據挖掘、數據庫係統等課程。此前，他曾是明尼蘇達大學美國陸軍高性能計算研究中心副研究員（2002-2003）。　　斯坦巴赫（Michael Steinbach）明尼蘇達大學計算機與工程係研究員，在讀博士。　　庫瑪爾（Vipin Kumar）明尼蘇達大學計算機科學與工程係主任，曾任美國陸軍高性能計算研究中心主任。他擁有馬裏蘭大學博士學位，是數據挖掘和高性能計算方麵的專傢，IEEE會士。

範明，鄭州大學信息工程學院教授，中國計算機學會數據庫專業委員會委員、人工智能與模式識彆專業委員會委員，長期從事計算機軟件與理論教學和研究。先後發錶論史40餘篇。　　範宏建 澳大利亞墨爾本大學計算機科學博士。先後在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEE GrC和Australian AI等國際學術會議和IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering發錶論文10餘篇。目前是澳大利亞AUSTRAC的高級分析師。

目錄

目錄

第1章　緒論　1

1.1　什麼是數據挖掘　2

1.2　數據挖掘要解決的問題　2

1.3　數據挖掘的起源　3

1.4　數據挖掘任務　4

1.5　本書的內容與組織　7

文獻注釋　7

參考文獻　8

習題　10

第2章　數據　13

2.1　數據類型　14

2.1.1　屬性與度量　15

2.1.2　數據集的類型　18

2.2　數據質量　22

2.2.1　測量和數據收集問題　22

2.2.2　關於應用的問題　26

2.3　數據預處理　27

2.3.1　聚集　27

2.3.2　抽樣　28

2.3.3　維歸約　30

2.3.4　特徵子集選擇　31

2.3.5　特徵創建　33

2.3.6　離散化和二元化　34

2.3.7　變量變換　38

2.4　相似性和相異性的度量　38

2.4.1　基礎　39

2.4.2　簡單屬性之間的相似度和相異度　40

2.4.3　數據對象之間的相異度　41

2.4.4　數據對象之間的相似度　43

2.4.5　鄰近性度量的例子　43

2.4.6　鄰近度計算問題　48

2.4.7　選取正確的鄰近性度量　50

文獻注釋　50

參考文獻　52

習題　53

第3章　探索數據　59

3.1　鳶尾花數據集　59

3.2　匯總統計　60

3.2.1　頻率和眾數　60

3.2.2　百分位數　61

3.2.3　位置度量：均值和中位數　61

3.2.4　散布度量：極差和方差　62

3.2.5　多元匯總統計　63

3.2.6　匯總數據的其他方法　64

3.3　可視化　64

3.3.1　可視化的動機　64

3.3.2　一般概念　65

3.3.3　技術　67

3.3.4　可視化高維數據　75

3.3.5　注意事項　79

3.4　OLAP和多維數據分析　79

3.4.1　用多維數組錶示鳶尾花數據　80

3.4.2　多維數據：一般情況　81

3.4.3　分析多維數據　82

3.4.4　關於多維數據分析的最後評述　84

文獻注釋　84

參考文獻　85

習題　86

第4章　分類：基本概念、決策樹與模型評估　89

4.1　預備知識　89

4.2　解決分類問題的一般方法　90

4.3　決策樹歸納　92

4.3.1　決策樹的工作原理　92

4.3.2　如何建立決策樹　93

4.3.3　錶示屬性測試條件的方法　95

4.3.4　選擇最佳劃分的度量　96

4.3.5　決策樹歸納算法　101

4.3.6　例子：Web機器人檢測　102

4.3.7　決策樹歸納的特點　103

4.4　模型的過分擬閤　106

4.4.1　噪聲導緻的過分擬閤　107

4.4.2　缺乏代錶性樣本導緻的過分擬閤　109

4.4.3　過分擬閤與多重比較過程　109

4.4.4　泛化誤差估計　110

4.4.5　處理決策樹歸納中的過分擬閤　113

4.5　評估分類器的性能　114

4.5.1　保持方法　114

4.5.2　隨機二次抽樣　115

4.5.3　交叉驗證　115

4.5.4　自助法　115

4.6　比較分類器的方法　116

4.6.1　估計準確度的置信區間　116

4.6.2　比較兩個模型的性能　117

4.6.3　比較兩種分類法的性能　118

文獻注釋　118

參考文獻　120

習題　122

第5章　分類：其他技術　127

5.1　基於規則的分類器　127

5.1.1　基於規則的分類器的工作原理　128

5.1.2　規則的排序方案　129

5.1.3　如何建立基於規則的分類器　130

5.1.4　規則提取的直接方法　130

5.1.5　規則提取的間接方法　135

5.1.6　基於規則的分類器的特徵　136

5.2　最近鄰分類器　137

5.2.1　算法　138

5.2.2　最近鄰分類器的特徵　138

5.3　貝葉斯分類器　139

5.3.1　貝葉斯定理　139

5.3.2　貝葉斯定理在分類中的應用　140

5.3.3　樸素貝葉斯分類器　141

5.3.4　貝葉斯誤差率　145

5.3.5　貝葉斯信念網絡　147

5.4　人工神經網絡　150

5.4.1　感知器　151

5.4.2　多層人工神經網絡　153

5.4.3　人工神經網絡的特點　155

5.5　支持嚮量機　156

5.5.1　最大邊緣超平麵　156

5.5.2　綫性支持嚮量機：可分情況　157

5.5.3　綫性支持嚮量機：不可分情況　162

5.5.4　非綫性支持嚮量機　164

5.5.5　支持嚮量機的特徵　168

5.6　組閤方法　168

5.6.1　組閤方法的基本原理　168

5.6.2　構建組閤分類器的方法　169

5.6.3　偏倚-方差分解　171

5.6.4　裝袋　173

5.6.5　提升　175

5.6.6　隨機森林　178

5.6.7　組閤方法的實驗比較　179

5.7　不平衡類問題　180

5.7.1　可選度量　180

5.7.2　接受者操作特徵麯綫　182

5.7.3　代價敏感學習　184

5.7.4　基於抽樣的方法　186

5.8　多類問題　187

文獻注釋　189

參考文獻　190

習題　193

第6章　關聯分析：基本概念和算法　201

6.1　問題定義　202

6.2　頻繁項集的産生　204

6.2.1　先驗原理　205

6.2.2　Apriori算法的頻繁項集産生　206

6.2.3　候選的産生與剪枝　208

6.2.4　支持度計數　210

6.2.5　計算復雜度　213

6.3　規則産生　215

6.3.1　基於置信度的剪枝　215

6.3.2　Apriori算法中規則的産生　215

6.3.3　例：美國國會投票記錄　217

6.4　頻繁項集的緊湊錶示　217

6.4.1　極大頻繁項集　217

6.4.2　閉頻繁項集　219

6.5　産生頻繁項集的其他方法　221

6.6　FP增長算法　223

6.6.1　FP樹錶示法　224

6.6.2　FP增長算法的頻繁項集産生　225

6.7　關聯模式的評估　228

6.7.1　興趣度的客觀度量　228

6.7.2　多個二元變量的度量　235

6.7.3　辛普森悖論　236

6.8　傾斜支持度分布的影響　237

文獻注釋　240

參考文獻　244

習題　250

第7章　關聯分析：高級概念　259

7.1　處理分類屬性　259

7.2　處理連續屬性　261

7.2.1　基於離散化的方法　261

7.2.2　基於統計學的方法　263

7.2.3　非離散化方法　265

7.3　處理概念分層　266

7.4　序列模式　267

7.4.1　問題描述　267

7.4.2　序列模式發現　269

7.4.3　時限約束　271

7.4.4　可選計數方案　274

7.5　子圖模式　275

7.5.1　圖與子圖　276

7.5.2　頻繁子圖挖掘　277

7.5.3　類Apriori方法　278

7.5.4　候選産生　279

7.5.5　候選剪枝　282

7.5.6　支持度計數　285

7.6　非頻繁模式　285

7.6.1　負模式　285

7.6.2　負相關模式　286

7.6.3　非頻繁模式、負模式和負相關模式比較　287

7.6.4　挖掘有趣的非頻繁模式的技術　288

7.6.5　基於挖掘負模式的技術　288

7.6.6　基於支持度期望的技術　290

文獻注釋　292

參考文獻　293

習題　295

第8章　聚類分析：基本概念和算法　305

8.1　概述　306

8.1.1　什麼是聚類分析　306

8.1.2　不同的聚類類型　307

8.1.3　不同的簇類型　308

8.2　K均值　310

8.2.1　基本K均值算法　310

8.2.2　K均值：附加的問題　315

8.2.3　二分K均值　316

8.2.4　K均值和不同的簇類型　317

8.2.5　優點與缺點　318

8.2.6　K均值作為優化問題　319

8.3　凝聚層次聚類　320

8.3.1　基本凝聚層次聚類算法　321

8.3.2　特殊技術　322

8.3.3　簇鄰近度的Lance-Williams公式　325

8.3.4　層次聚類的主要問題　326

8.3.5　優點與缺點　327

8.4　DBSCAN　327

8.4.1　傳統的密度：基於中心的方法　327

8.4.2　DBSCAN算法　328

8.4.3　優點與缺點　329

8.5　簇評估　330

8.5.1　概述　332

8.5.2　非監督簇評估：使用凝聚度和分離度　332

8.5.3　非監督簇評估：使用鄰近度矩陣　336

8.5.4　層次聚類的非監督評估　338

8.5.5　確定正確的簇個數　339

8.5.6　聚類趨勢　339

8.5.7　簇有效性的監督度量　340

8.5.8　評估簇有效性度量的顯著性　343

文獻注釋　344

參考文獻　345

習題　347

第9章　聚類分析：其他問題與算法　355

9.1　數據、簇和聚類算法的特性　355

9.1.1　例子：比較K均值和DBSCAN　355

9.1.2　數據特性　356

9.1.3　簇特性　357

9.1.4　聚類算法的一般特性　358

9.2　基於原型的聚類　359

9.2.1　模糊聚類　359

9.2.2　使用混閤模型的聚類　362

9.2.3　自組織映射　369

9.3　基於密度的聚類　372

9.3.1　基於網格的聚類　372

9.3.2　子空間聚類　374

9.3.3　DENCLUE：基於密度聚類的一種基於核的方案　377

9.4　基於圖的聚類　379

9.4.1　稀疏化　379

9.4.2　最小生成樹聚類　380

9.4.3　OPOSSUM：使用METIS的稀疏相似度最優劃分　381

9.4.4　Chameleon：使用動態建模的層次聚類　381

9.4.5　共享最近鄰相似度　385

9.4.6　Jarvis-Patrick聚類算法　387

9.4.7　SNN密度　388

9.4.8　基於SNN密度的聚類　389

9.5　可伸縮的聚類算法　390

9.5.1　可伸縮：一般問題和方法　391

9.5.2　BIRCH　392

9.5.3　CURE　393

9.6　使用哪種聚類算法　395

文獻注釋　397

參考文獻　398

習題　400

第10章　異常檢測　403

10.1　預備知識　404

10.1.1　異常的成因　404

10.1.2　異常檢測方法　404

10.1.3　類標號的使用　405

10.1.4　問題　405

10.2　統計方法　406

10.2.1　檢測一元正態分布中的離群點　407

10.2.2　多元正態分布的離群點　408

10.2.3　異常檢測的混閤模型方法　410

10.2.4　優點與缺點　411

10.3　基於鄰近度的離群點檢測　411

10.4　基於密度的離群點檢測　412

10.4.1　使用相對密度的離群點檢測　413

10.4.2　優點與缺點　414

10.5　基於聚類的技術　414

10.5.1　評估對象屬於簇的程度　415

10.5.2　離群點對初始聚類的影響　416

10.5.3　使用簇的個數　416

10.5.4　優點與缺點　416

文獻注釋　417

參考文獻　418

習題　420

附錄A　綫性代數　423

附錄B　維歸約　433

附錄C　概率統計　445

附錄D　迴歸　451

附錄E　優化　457

精彩書摘

　　空間數據的重要例子是科學和工程數據集，其數據取自二維或三維網格上規則或不規則分布的點上的測量或模型輸齣。例如，地球科學數據集記錄在各種分辨率（如每度）下經緯度球麵網格點（網格單元）上測量的溫度和氣壓（見圖2-4d）。另一個例子，在瓦斯氣流模擬中，可以針對模擬中的每個網格點記錄流速和方嚮。
　　5.處理非記錄數據大部分數據挖掘算法都是為記錄數據或其變體（如事務數據和數據矩陣）設計的。通過從數據對象中提取特徵，並使用這些特徵創建對應於每個對象的記錄，針對記錄數據的技術也可以用於非記錄數據。考慮前麵介紹的化學結構數據。給定一個常見的子結構集閤，每個化閤物都可以用一個具有二元屬性的記錄錶示，這些二元屬性指齣化閤物是否包含特定的子結構。這樣的錶示實際上是事務數據集，其中事務是化閤物，而項是子結構。在某些情況下，容易用記錄形式錶示數據，但是這類錶示並不能捕獲數據中的所有信息。考慮這樣的時間空間數據，它由空間網格每一點上的時間序列組成。通常，這種數據存放在數據矩陣中，其中每行代錶一個位置，而每列代錶一個特定的時間點。然而，這種錶示並不能明確地錶示屬性之間存在的時間聯係以及對象之間存在的空間聯係。但並不是說這種錶示不閤適，而是說分析時必須考慮這些聯係。例如，在使用數據挖掘技術時，假定屬性之間在統計上是相互獨立的並不是一個好主意。
　　……

前言/序言

探索隱藏在海量信息背後的寶藏：一本關於數據洞察與應用的書籍簡介 在這個信息爆炸的時代，數據早已不僅僅是冷冰冰的數字，它們是洞察商業趨勢、理解用戶行為、優化決策、乃至預測未來的關鍵。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，我們需要一種係統性的方法來挖掘其中蘊藏的寶貴信息。本書，並非探討“數據挖掘導論 完整版 Introduction to Data Mining”這本書本身，而是深入剖析那些能夠引導我們踏上數據挖掘之旅，並從中獲得深刻見解的知識體係。它將帶您穿越數據處理的迷宮，掌握分析的藝術，最終將原始數據轉化為驅動創新的強大動力。 數據，無處不在的財富之源 想象一下，您手中握著一個巨大的寶藏圖，上麵標記著無數閃閃發光的鑽石，但這些鑽石被厚重的泥土層層掩埋。這些泥土，就是我們每天産生的海量數據——每一次網絡點擊，每一次交易記錄，每一次社交媒體互動，每一次傳感器讀數。如果不加以係統性的挖掘，它們僅僅是零散的、無意義的碎片。本書所介紹的知識，正是幫助我們移除這些“泥土”，顯露齣數據背後真正閃耀的“鑽石”的工具和方法。 我們將從數據本身開始。數據是如何産生的？它們有哪些不同的形式（結構化、半結構化、非結構化）？如何有效地收集、存儲和管理這些數據，為後續的分析打下堅實的基礎？理解數據的特性，如同畫傢理解顔料的質地和屬性，是創作齣精美畫作的第一步。我們將探討數據預處理的關鍵步驟，包括數據清洗（處理缺失值、異常值）、數據集成（閤並來自不同來源的數據）、數據轉換（標準化、歸一化）以及數據規約（降維、特徵選擇）。這些步驟至關重要，它們直接影響到後續分析的準確性和效率，正如土壤改良是農作物豐收的保障。 解析數據模式：洞察的藝術 數據預處理完成後，我們便進入瞭探索和解析數據的核心階段。本書所涵蓋的知識將引導您掌握多種強大的技術，用於揭示數據中隱藏的模式和關聯。 分類（Classification）： 這是一個預測性的技術，旨在將數據分配到預定義的類彆中。想象一下，銀行希望識彆哪些貸款申請者可能違約，或者一個電子商務平颱希望預測用戶是否會購買某個産品。我們將學習如何構建分類模型，例如決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯以及神經網絡。這些模型通過分析曆史數據中的特徵，學習區分不同類彆的規則。例如，決策樹就像一個流程圖，一步步地根據用戶的迴答（例如年齡、收入、信用評分）來判斷是否批準貸款。我們將深入理解這些算法的原理、優缺點以及它們在實際場景中的應用，例如垃圾郵件過濾、疾病診斷、客戶流失預測等。 聚類（Clustering）： 與分類不同，聚類是一種無監督學習技術，它旨在將數據分成若乾個相似的組（簇），而無需預先知道這些組的定義。這就像一個市場研究員，希望根據消費者的購物習慣將他們分成不同的細分市場。我們將學習K-Means、層次聚類等經典的聚類算法。理解這些算法如何度量數據點之間的相似性，以及如何有效地將它們分組，對於市場細分、異常檢測、圖像分割等應用至關重要。例如，通過聚類分析，企業可以發現擁有相似購買行為的客戶群體，並為他們提供量身定製的營銷策略。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 這項技術旨在發現數據項之間的有趣關係，最經典的例子就是“啤酒與尿布”的故事。我們將學習Apriori算法及其變種，理解如何找齣經常一起齣現的項集（如“購買瞭麵包的顧客，很有可能也會購買牛奶”），以及如何評估這些規則的置信度和支持度。關聯規則挖掘在零售業的商品推薦、庫存管理、網站導航優化等方麵有著廣泛的應用。它能夠幫助商傢理解顧客的購買習慣，從而優化商品陳列、進行交叉銷售，提升銷售額。 迴歸（Regression）： 迴歸技術用於預測一個連續的數值型變量。例如，房地産公司希望預測房屋的價格，或者天氣預報員希望預測未來的氣溫。我們將學習綫性迴歸、多項式迴歸等模型，理解如何建立變量之間的數學關係，從而進行準確的預測。這涉及到對變量之間相關性的理解，以及如何選擇閤適的模型來擬閤數據。迴歸分析在經濟預測、風險評估、科學研究等領域發揮著重要作用。 異常檢測（Anomaly Detection）： 在海量數據中，總有一些“特立獨行”的數據點，它們可能代錶著欺詐行為、係統故障、或是一次前所未有的創新。異常檢測技術旨在識彆這些與大多數數據模式顯著不同的樣本。我們將學習如何使用統計方法、基於距離的方法或基於模型的方法來檢測異常。這對於信用卡欺詐檢測、網絡入侵檢測、工業設備故障預警等安全和維護工作至關重要。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）： 許多數據天然地具有時間順序，例如用戶的瀏覽路徑、客戶的購買曆史、或是一段基因序列。序列模式挖掘的目標是發現數據中齣現的頻繁子序列。例如，在一個電子商務網站上，我們可能會發現“用戶先搜索‘運動鞋’，然後瀏覽‘跑步襪’，最後購買‘運動水壺’”是一個常見的用戶行為序列。這對於理解用戶行為流程、優化推薦係統、預測用戶下一步行動具有重要意義。 文本挖掘與情感分析（Text Mining and Sentiment Analysis）： 隨著社交媒體、評論網站的興起，非結構化的文本數據成為瞭信息挖掘的重要來源。本書將介紹如何從大量的文本中提取有用的信息，包括關鍵詞提取、主題建模，以及對文本內容的情感進行分析（例如，用戶對某個産品是正麵評價、負麵評價還是中性評價）。這對於品牌聲譽管理、輿情監控、市場洞察等方麵至關重要。 構建智能係統：從洞察到應用 掌握瞭上述數據挖掘的核心技術之後，我們便有瞭構建智能係統的基礎。本書將探討如何將這些技術整閤起來，解決實際問題。 推薦係統（Recommender Systems）： 這是數據挖掘最成功的應用之一，無論是電商平颱的“猜你喜歡”，還是視頻網站的“為你推薦”，都離不開強大的推薦算法。我們將學習協同過濾（基於用戶相似性或物品相似性）、基於內容的推薦以及混閤推薦等方法，理解它們如何根據用戶的曆史行為和偏好，預測他們可能感興趣的物品。 數據可視化（Data Visualization）： 再復雜的分析結果，如果不能以清晰易懂的方式呈現，其價值也會大打摺扣。本書將強調數據可視化的重要性，介紹如何使用圖錶、儀錶盤等工具，將數據中的模式、趨勢和關聯直觀地展現齣來。良好的可視化能夠幫助決策者快速理解復雜的分析結果，並做齣明智的決策。 商業智能（Business Intelligence, BI）： 數據挖掘是商業智能的重要組成部分。我們將探討如何利用數據挖掘的結果來支持業務決策，例如優化營銷策略、提升客戶滿意度、降低運營成本、識彆新的商業機會等。 實踐與倫理 本書的介紹並不僅僅停留在理論層麵，它將強調實踐的重要性。我們將鼓勵讀者通過實際項目來鞏固所學知識，例如利用公開數據集進行分析，或者為身邊的實際問題尋找數據驅動的解決方案。同時，我們也會深入探討數據挖掘過程中涉及的倫理問題，例如數據隱私保護、算法的公平性、以及避免數據偏見。在享受數據帶來的便利和力量的同時，我們也必須肩負起相應的責任，確保數據的使用是閤規、道德且負責任的。 結論：開啓您的數據驅動之旅 本書所介紹的知識體係，將為您打開一扇通往數據世界的大門。它不僅僅是一係列算法的羅列，更是關於如何理解數據、如何從中提取價值、以及如何將這些價值轉化為實際行動的係統性方法論。無論您是希望深入理解數據背後的商業邏輯，還是希望利用數據創新産品和服務，抑或是僅僅對信息時代下的智能技術感到好奇，這本書都將是您不可或缺的嚮導。準備好，踏上您的數據驅動之旅，去發現那些隱藏在海量信息中的寶藏，並用它們來塑造更美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數據分析有濃厚興趣的跨領域學習者，我常常覺得很多技術書籍要麼過於晦澀難懂，要麼就過於淺嘗輒止。但《數據挖掘導論》這本書，卻在我這裏找到瞭一個很好的平衡點。它的語言風格非常平實，沒有過多華麗的辭藻，但每一個字都透露著作者對專業知識的精準把握。書中對於一些核心概念的定義，例如“特徵選擇”和“特徵提取”，作者都給齣瞭非常貼切的比喻，讓我這種非計算機科班齣身的人也能輕鬆理解。而且，書中在講解算法時，經常會穿插一些“思維導圖”式的總結，或者用流程圖來展示算法的步驟，這種可視化呈現方式大大降低瞭學習門檻，也幫助我理清瞭復雜的邏輯關係。此外，書中還涉及瞭數據挖掘在不同領域的應用前景，比如在市場營銷中的客戶細分、在醫學診斷中的疾病預測等等，這些都讓我看到瞭數據挖掘的實際價值，也激發瞭我進一步深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

我最近在讀一本關於數據挖掘的書，這本書的編排方式非常值得稱贊。它以一種非常係統化的方式，將數據挖掘的整個生命周期展現在讀者麵前，從最初的數據收集、存儲，到後來的數據探索、預處理，再到核心的建模和評估，最後落腳到結果的解釋和部署。這種結構清晰的書籍，對於我這樣希望建立完整知識體係的學習者來說，無疑是一大福音。書中對於每一步驟的講解都非常詳盡，例如在數據預處理部分，作者詳細講解瞭如何處理缺失值、如何進行異常值檢測，以及如何進行數據變換和規範化。更讓我驚喜的是，書中還對不同數據類型的特點以及它們在預處理過程中可能遇到的問題進行瞭深入分析，讓我意識到數據質量對於整個挖掘過程的重要性。此外，在模型評估章節，作者不僅列舉瞭常見的評估指標，還深入分析瞭這些指標背後的數學原理以及它們各自的適用場景，這種由淺入深的講解方式，讓我能夠更深刻地理解算法的優劣，並能根據實際需求做齣更明智的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，簡約而不失專業感。翻開第一頁，撲麵而來的是一種嚴謹的學術氣息，排版清晰，字體大小適中，閱讀起來感覺很舒服。序言部分更是直接點明瞭數據挖掘的時代背景和重要性，用詞精煉，邏輯嚴密，立刻就能感受到作者對於這個領域的深刻洞察和熱情。讓我印象深刻的是，作者在介紹數據挖掘的起源時，並沒有簡單羅列曆史事件，而是深入分析瞭其背後驅動的技術革新和社會需求，這使得我對數據挖掘的産生有瞭更宏觀的認識。書中對一些基礎概念的解釋也相當到位，比如“模式”和“知識”的區分，以及“可發現性”和“有用性”的權衡，這些都是我們在實際應用中常常會遇到的問題，作者能夠如此清晰地闡述，無疑為讀者打下瞭堅實的基礎。而且，書中在引入復雜的算法之前，都會先給齣直觀的類比或者簡單的例子，幫助讀者理解其核心思想，這一點做得非常棒，我這類初學者能夠快速跟上節奏，不至於因為一開始的理論深度而望而卻步。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度和廣度上都給我留下瞭深刻的印象。它並沒有迴避那些令人頭疼的數學公式和算法細節，而是以一種循序漸進的方式，將復雜的概念分解開來。我尤其喜歡作者在介紹分類算法時，對決策樹、支持嚮量機、貝葉斯分類器等幾種主流方法的比較分析。作者不僅清晰地闡述瞭每種算法的工作原理，還深入剖析瞭它們各自的優勢和局限性，比如決策樹的可解釋性強，但容易過擬閤；支持嚮量機在處理高維數據時錶現優異，但訓練過程可能耗時較長。這種多角度的審視，讓我在理解算法時，不再是死記硬背，而是能夠真正理解它們背後的邏輯和適用場景。更讓我驚喜的是，書中對一些高級主題，比如集成學習、關聯規則挖掘、聚類分析的深入探討，也處理得恰到好處，既有理論的嚴謹性，又不失對概念的清晰闡釋，讓人在閱讀過程中，能夠逐漸建立起對整個數據挖掘知識體係的完整認知。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，好的技術書籍不僅僅在於理論的深度，更在於它能否真正引領讀者走嚮實踐。而這本書在這方麵做得非常齣色。它並沒有止步於概念的講解，而是花瞭大量篇幅去探討數據挖掘的整個流程，從數據預處理的各種挑戰，到模型評估的多種指標，再到結果的解釋和應用。其中關於數據清洗的章節，我簡直是如獲至寶。作者詳細列舉瞭缺失值、異常值、噪聲等常見的數據問題，並且提齣瞭多種行之有效的處理方法，比如插補、平滑、過濾等等，並對這些方法的優缺點進行瞭深入分析。此外，書中還穿插瞭許多實際案例的研究，雖然我還沒有深入到具體代碼實現的部分，但光是閱讀這些案例，就能感受到數據挖掘在金融、醫療、零售等各個領域的巨大潛力，也讓我對接下來的學習充滿瞭期待。對我而言，能夠在一本書中既學到“做什麼”，又學到“怎麼做”，還有“為什麼這樣做”，這纔是真正有價值的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

這本書太經典瞭，紙張很好，是正版

評分☆☆☆☆☆

翻譯的太爛瞭。“信達雅”連“信”字都達不到。建議買英文原版。

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，是入門數據挖掘的不二之選

評分☆☆☆☆☆

亞馬遜和淘寶都比這個便宜，就是想買正版纔來的京東，結果發現質量還沒*的好

評分☆☆☆☆☆

讀數據挖掘前先看看數據挖掘導論吧

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

京東一直值得信賴，物美價廉，送貨神速！

評分☆☆☆☆☆

開始學習數據挖掘，這書不錯

評分☆☆☆☆☆

大數據理論的經典叢書，數據挖掘導論，專業性太強，看不懂