具体描述
这本书系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和最新进展。全书分10章，全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用，数据仓库和联机分析技术，数据预处理技术（数据清理、数据集成和转换、数据归约），数据挖掘技术（数据的分类、预测、关联和聚类），先进数据库系统中的数据挖掘方法，以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。书中注重实效，在讨论概念与技术时辅以实例，并提供代表性算法。
作者简介
Jiawei Han(韩家炜)，是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励，包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委，包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
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
序
前言
第1章 引言
第2章 数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
第3章 数据预处理
第4章 数据挖掘原语、语言和系统结构
第5章 概念描述：特征化与比较
第6章 挖掘大型数据库中的关联规则
第7章 分类和预测
第8章 聚类分析
第9章 复杂类型数据的挖掘
第10章 数据挖掘的应用和发展趋势
附录
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
推荐几个数据分析网站 随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临，我们一起感受数据的力量吧！ 数据分析交流群推...
评分 评分这是一本从数据库角度阐述数据挖掘的书，主要关注从商业数据库的大量事务数据中寻找有用信息的各种方法。数据库和大数据是贯穿全书的核心。 全书大致可以分成两部分。前一部分重点是数据仓库的构建以及在此过程中的数据整合与化简，对于数据库的设计与数据整理很有启发...
用户评价
浏览过该书的一两章。做参考用吧
评分: TP274/4439
评分跳读，入门还是不错的，从目录就可以看出内容挺全面，能撑起基本理论框架，对整个数据挖掘有个范围上的认识，但这翻译是渣渣啊！！！！！！而且很多术语在前面都蹦出来实在是让人一头雾水，感觉非常“不友好”的说~ 话说我看的版本估计太老了，虽然说架子撑起来了但是完全没办法估算这些内容的进展和热点啊
评分DM入门书籍，介绍了一些经典算法
评分前面的概念很多很反胃。第五章开始不错~ 另外，与 数据挖掘与clementine实践 比起来 这书在决策树流程书写上更严谨；与 机器学习 比起来 会多谈一句算法的思想。只是，那都是我看了别的书后 再看此书发现的 本书 不适合初学者 个人感觉。
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