Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
The increasing volume of data in modern business and science calls for more complex and sophisticated tools. Although advances in data mining technology have made extensive data collection much easier, it's still always evolving and there is a constant need for new techniques and tools that can help us transform this data into useful information and knowledge. Since the previous edition's publication, great advances have been made in the field of data mining. Not only does the third of edition of Data Mining: Concepts and Techniques continue the tradition of equipping you with an understanding and application of the theory and practice of discovering patterns hidden in large data sets, it also focuses on new, important topics in the field: data warehouses and data cube technology, mining stream, mining social networks, and mining spatial, multimedia and other complex data. Each chapter is a stand-alone guide to a critical topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used directly or with strategic modification against live data. This is the resource you need if you want to apply today's most powerful data mining techniques to meet real business challenges.
* Presents dozens of algorithms and implementation examples, all in pseudo-code and suitable for use in real-world, large-scale data mining projects. * Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series databases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields. *Provides a comprehensive, practical look at the concepts and techniques you need to get the most out of your data
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
读后感
浙大的王灿老师的讲课视频： http://www.businessanalysis.cn/viewthread.php?tid=13320&extra=&page=1 韩家炜自己的讲课视频： http://v.youku.com/v_playlist/ct250f1903290o1p0
评分这本书是准备跟随浙江大学的课程学习而购买的课本，里面的知识比较全面。部分比较深入的知识由于课上没有 讲解，因此我也将它跳过了。因为这学期选修了数据挖掘的课，需要一个中文版的课本进行学习，选择这本书还是不错的。 这本书很适合自学，因为是将理论与算法相结合讲解的...
评分开阔眼界非常好 本科的基础不扎实的建议skip这本书吧 Data Mining 可是硕士博士们做的事情
评分浙大的王灿老师的讲课视频： http://www.businessanalysis.cn/viewthread.php?tid=13320&extra=&page=1 韩家炜自己的讲课视频： http://v.youku.com/v_playlist/ct250f1903290o1p0
评分用户评价
这本书的出现，对于我这个长期在数据海洋中摸索的“水手”来说，简直是一张精确的藏宝图。长久以来，我总感觉自己掌握了许多零散的工具，却无法将它们有效地串联起来，去解决那些真正棘手的问题。在工作和学习中，我时常会遇到需要从庞杂的数据中提取洞察的情况，但往往因为缺乏系统性的指导，走了许多弯路。 《Data Mining》这本书，正是填补了我的这一知识空白。它以一种极其系统和全面的方式，梳理了数据挖掘的整个流程，从数据预处理的繁琐细节，到模型选择的艺术，再到结果评估的严谨，无一不包。书中对数据预处理的讲解，尤其细致，涵盖了缺失值处理、异常值检测、特征工程等关键步骤，让我深刻认识到“垃圾进，垃圾出”的道理，也明白了扎实的基础对于后续分析的重要性。 在模型介绍方面，作者没有生硬地堆砌概念，而是通过类比和图示，将复杂的算法变得易于理解。例如，对于决策树的讲解，他用了一个“逐层筛选”的比喻，生动形象地展现了信息增益的计算过程。而对于神经网络，则用了一个“层层传递和激活”的比喻，让我直观地感受到了深度学习的魅力。书中对每种模型的优缺点、适用场景以及参数调整的建议，都非常到位，让我在面对实际问题时，能够做出更明智的选择。 让我惊喜的是，这本书不仅仅局限于理论的阐述，还提供了大量的实战指导。它详细介绍了如何使用各种流行的工具和库，如Scikit-learn、TensorFlow等，来构建和训练模型。书中的代码片段清晰易懂，并且针对不同的应用场景，提供了完整的解决方案。我尝试着跟着书中的例子，对自己的数据集进行了分析，发现了很多之前从未注意到的规律，这让我非常有成就感。 更重要的是，这本书的最后一章，对数据挖掘的未来发展趋势进行了展望，包括可解释性AI、联邦学习等前沿领域。这激发了我对这个领域更深层次的探索欲望。总而言之，《Data Mining》这本书是一本非常高质量的著作，它不仅为我提供了坚实的理论基础和实用的技能，更重要的是，它点燃了我对数据挖掘更广阔前景的想象。
评分这本书简直是为我量身定做的！我一直对从海量数据中挖掘出有价值信息这件事充满了好奇，但又苦于无从下手。在我寻找相关书籍时，这本书的标题《Data Mining》瞬间吸引了我。它承诺能够揭示隐藏在数据背后的奥秘，听起来就像是现代版的寻宝记。 翻开第一页，我就被它清晰的结构和引人入胜的开篇所吸引。作者并没有一开始就抛出复杂的理论，而是从一个非常实际的例子入手，循序渐进地引导读者进入数据挖掘的世界。比如，它通过一个电商平台的客户购买行为分析，巧妙地解释了关联规则挖掘的重要性，让我瞬间理解了为什么推荐系统能够如此精准地猜中我的喜好。 书中对于各种数据挖掘技术，如分类、聚类、回归等，都进行了深入浅出的讲解。我特别喜欢它在解释这些技术时，不仅仅是列出公式，而是结合了丰富的图表和生动的比喻。例如，在讲解聚类算法时，它用“把一群不同种类的水果按照颜色和形状分堆”来比喻，让我一下子就抓住了核心思想。而且，它还提供了大量实际案例，让我能够看到这些技术在现实世界中的应用，比如在医疗诊断、金融风险评估、市场营销等领域的成功实践。 让我印象深刻的是，这本书并没有停留在理论层面，而是非常注重实践操作。书中提供了大量的代码示例，涵盖了R、Python等主流的数据挖掘编程语言。对于我这种有一定编程基础的读者来说，这无疑是最大的福音。我迫不及待地跟着书中的代码，尝试自己去实现那些数据挖掘算法，亲手去处理真实的数据集。这种“学以致用”的感觉，让我收获了极大的成就感。 更难能可贵的是，这本书还探讨了数据挖掘过程中可能遇到的伦理问题和社会影响。它提醒我们在追求数据价值的同时，也要关注数据的隐私保护和算法的公平性。这让我意识到，数据挖掘不仅仅是一项技术，更是一门需要责任感的科学。这本书不仅教会了我“如何做”，还让我思考了“应该怎么做”。总而言之，这本书是一本集理论、实践、案例和人文关怀于一体的优秀作品，强烈推荐给所有对数据挖掘感兴趣的朋友。
评分我一直以来都对信息背后的“故事”充满好奇，而《Data Mining》这本书，无疑为我揭示了其中最精彩的章节。作为一名非专业人士，我常常被那些看似杂乱无章的数据所困扰，不知道如何从中提炼出有用的信息，更不用说将其转化为 actionable insights。这本书的标题，就像是在黑暗中点亮了一盏灯，指引我走向数据分析的殿堂。 阅读过程中，我被作者的叙述方式深深吸引。他没有采用枯燥的学术语言，而是用一种更加平易近人的方式，将复杂的概念拆解开来。比如，在介绍数据挖掘的基本流程时，他巧妙地运用了一个“侦探破案”的比喻，将数据收集、清洗、分析、建模、评估等环节，都赋予了生动的场景感。这种循序渐进的讲解方式，让我在不知不觉中就掌握了数据挖掘的核心思想。 书中对不同数据挖掘方法的介绍，也给我留下了深刻的印象。我尤其喜欢它在讲解聚类分析时，通过对不同客户群体的画像描述，来展示聚类的价值。这让我明白，聚类不仅仅是把数据分组，更是为了更好地理解和细分市场。同时，书中对关联规则的讲解，也让我对“啤酒和尿布”的经典案例有了更深刻的理解，原来背后隐藏着如此有趣的商业逻辑。 此外，这本书还非常注重实际应用。它提供了很多真实世界的案例，涵盖了从商业智能到科学研究的各个领域。我最感兴趣的是，书中如何利用数据挖掘来预测股票价格走势，以及如何通过分析用户行为来优化产品设计。这些案例让我看到了数据挖掘的巨大潜力和价值，也激发了我将所学知识应用到实际工作中的热情。 这本书的结构设计也非常合理。它从基础概念讲起，逐步深入到更高级的技术和应用。每一个章节都承上启下，使得整个学习过程流畅而连贯。更重要的是，它鼓励读者动手实践，并提供了大量的资源链接和参考资料，让我在阅读之余，能够进行更深入的探索。总而言之，《Data Mining》这本书是一本非常值得推荐的书籍，它不仅为我打开了数据挖掘的大门，更让我看到了数据世界的无限可能。
评分对于我来说，过去在处理数据时，总感觉像是凭空摸索，即便掌握了某些工具，也无法形成一个完整的知识体系。《Data Mining》这本书的出现，如同一场及时雨，让我对整个数据挖掘的领域有了前所未有的清晰认识。它不仅仅是一本书，更像是开启了一个全新的视角，让我能够以一种更系统、更深入的方式去理解数据。 这本书的叙事方式非常独特，它并没有采用传统的教科书式枯燥的论述，而是将数据挖掘的过程比喻成一次“信息寻宝”之旅。从数据收集的“地图绘制”，到数据清洗的“清除障碍”，再到模型构建的“寻找宝藏”，最后到结果解释的“宝藏鉴定”，整个过程被描绘得既充满挑战又引人入胜。这种方式让我对原本可能显得枯燥的技术环节产生了浓厚的兴趣。 书中对各种数据挖掘算法的介绍，也让我受益匪浅。例如，在解释关联规则挖掘时，它用了一个非常贴切的例子，展示了如何从大量的交易数据中发现隐藏的关联性，进而指导商业决策。这让我明白了，数据挖掘的本质并非是复杂的数学计算，而是如何从数据中发现有价值的模式和关系。 让我尤为赞赏的是，这本书在讲解理论的同时，并没有忽略实践操作的重要性。它提供了非常详尽的步骤和代码示例，指导读者如何使用流行的工具和编程语言来实际应用这些数据挖掘技术。我曾尝试着按照书中的指导，对一个公开数据集进行分析，过程中遇到的许多问题，都在书中找到了解答，这种“手把手”的教学方式，让我感到非常踏实。 更令我惊喜的是，这本书的结尾部分，还对数据挖掘的未来发展方向进行了探讨，以及它在各个领域的应用前景。这让我看到了这个领域充满活力的未来，也激发了我持续学习和探索的动力。总而言之，《Data Mining》这本书以其独特的讲解方式、丰富的实践指导和前瞻性的视角，为我构建了一个完整而深刻的数据挖掘知识体系，是一本真正值得反复研读的佳作。
评分这本《Data Mining》简直是我近期遇到的最令人振奋的读物之一。过去，我总是觉得数据挖掘是一个神秘而遥远的概念，只属于那些拥有高级数学和计算机科学背景的专业人士。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。它以一种极其友好的姿态，向我展示了数据挖掘并非高不可攀，而是人人都可以掌握的强大工具。 在我翻开这本书的第一页时，我就被它开篇的引言所吸引。作者用充满激情的语言，描绘了数据爆炸时代下，数据挖掘所扮演的关键角色，以及它如何赋能我们更好地理解世界、做出决策。这种宏大的视角，让我立刻感受到了这本书的深度和广度。 书中对数据挖掘技术本身的阐述，也非常巧妙。它并没有一开始就深入到复杂的算法细节，而是从一个高层次的视角，介绍了数据挖掘的几个核心目标，比如描述、预测、分类、聚类等等。然后，再结合生动的例子，一点点地揭开这些技术神秘的面纱。例如，它在讲解预测模型时，用了一个“预测天气”的简单类比，让我一下子就明白了回归分析的原理，而无需去纠结于复杂的统计公式。 让我特别欣赏的是，这本书非常注重理论与实践的结合。它不仅详细介绍了各种数据挖掘技术的原理，还提供了大量使用Python和R语言实现这些技术的代码示例。对于我这种有一定编程基础的读者来说，这简直是如虎添翼。我迫不及待地跟着书中的代码，尝试在自己的电脑上运行，亲自体验数据挖掘的魅力。 这本书更让我感到惊喜的是，它还涉及了一些与数据挖掘相关的伦理和社会议题。作者提醒我们在利用数据挖掘的强大功能时，也要警惕潜在的偏见和歧视，并强调数据隐私保护的重要性。这种对技术背后人文关怀的关注，让我觉得这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本引导思考的著作。总而言之，《Data Mining》这本书以其清晰的讲解、丰富的实践和深刻的洞察，为我打开了数据挖掘的全新视野，我强烈推荐给所有对数据和智能感兴趣的朋友。
评分重温下Jiawei Han的这本经典数据挖掘教材
评分The most verbose textbook I've read in a while.
评分粗粗浏览了一遍，了解一些基本概念
评分推荐和Coursera的专项课程一起听。Coursera的Slides给出了书中很多较为简略环节的参考文献，书和课程组合，兼顾基础与引申。在线课程精心准备，游戏化做得非常棒，习题集还搞了个名人堂机制，动力满满啊！论坛也很活跃，负责算法R实现那个TA尤其赞，学到了很多！
评分: TP311.13 /H233/3rd ed.
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