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[美] 韩家炜等 著

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• 商业智能
• 预测建模
• 模式识别

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111391401

商品编码：1030232883

出版时间：2012-08-01

作  者:(美)韩家炜 等；范明 等 定  价:79 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2012年08月01日 页  数:468 装  帧:平装 ISBN:9787111391401 ????·数据挖掘领域*具里程碑意义的经典著作
????·完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新 ●出版者的话
●中文版序
●译者序
●译者简介
●第3版序
●第2版序
●前言
●致谢
●作者简介
●第1章  引论
●1.1  为什么进行数据挖掘
●1.1.1  迈向信息时代
●1.1.2  数据挖掘是信息技术的进化
●1.2  什么是数据挖掘
●1.3  可以挖掘什么类型的数据
●1.3.1  数据库数据
●1.3.2  数据仓库
●1.3.3  事务数据
●1.3.4  其他类型的数据
●1.4  可以挖掘什么类型的模式
●部分目录

内容简介

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。
本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都推荐阅读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的很好教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
(美)韩家炜 等；范明 等

    JiaweiHan（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ACMSIGKDD创新奖（2004）、IEEE计算机学会技术成就奖（2005）和IEEE W.WallaceMcDowell奖（2009）。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on KnowledgeDiscovery from Data》的执行主编（2006—2011）和许多杂志的编委，等     靠前章  引论
    本书是一个导论，介绍一个年青并且快速成长的领域——数据挖掘（又称从数据中发现知识，简称KDD）。本书关注从各种各样的应用数据中发现有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术，特别是那些开发有效的、可伸缩的数据挖掘工具的很好技术。
    本章组织如下：在1.1节，我们将学习为什么需要数据挖掘和数据挖掘如何成为信息技术自然进化的一部分。1.2节从知识发现过程定义数据挖掘。之后，我们将从各种角度学习数据挖掘，如可供挖掘的数据（1.3节），可以发现的模式（1.4节），所使用的技术（1.5节），以及应用（1.6节）。这样，你将获得数据挖掘的多维视图。很后，1.7节概述数据挖掘研究和发展的主要问题。
 等

《数据挖掘：方法与应用》 一、 深入探索数据世界的奥秘 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新发展和社会进步的核心资源。我们淹没在海量数据之中，如何从中提炼出有价值的洞见，识别隐藏的模式，预测未来趋势，已成为各行各业亟待解决的关键问题。本书《数据挖掘：方法与应用》正是应运而生，旨在系统性地介绍数据挖掘的理论基础、核心方法和实际应用，帮助读者掌握驾驭数据、挖掘价值的强大能力。 本书并非仅仅罗列枯燥的技术细节，而是以一种深入浅出的方式，引导读者循序渐进地理解数据挖掘的精髓。我们从数据本身出发，探讨数据的本质、类型以及其在不同领域中的表现形式。随后，我们将带领读者走进数据预处理的殿堂，学习如何清洗、转换和集成零散、不完整、有噪声的数据，为后续的挖掘工作打下坚实的基础。 数据挖掘的强大力量体现在其多样化的技术手段上。本书将详细阐述多种核心的数据挖掘技术，包括但不限于： 分类（Classification）: 如何根据已知类别的数据，建立模型来预测新数据的类别，例如预测客户是否会购买某件产品，或者识别垃圾邮件。我们将深入讲解决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）等经典算法，并探讨它们在不同场景下的优缺点及适用性。 聚类（Clustering）: 如何在没有预先定义类别的情况下，将相似的数据对象分组，发现数据中内在的结构和模式。本书将重点介绍K-means、层次聚类、DBSCAN等算法，并分析它们在市场细分、异常检测、文档分组等方面的应用。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）: 如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了啤酒的顾客往往也购买了尿布”。我们将深入研究Apriori算法及其变种，并讲解如何度量规则的有效性和实用性，在零售业、推荐系统等领域发挥巨大作用。 回归（Regression）: 如何建立模型来预测连续数值型变量，例如预测房屋价格、股票走势或销售额。本书将详细介绍线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等方法，并讨论模型评估和选择的策略。 异常检测（Anomaly Detection）: 如何识别数据中与大多数模式显著不同的数据点，这些异常点可能代表欺诈行为、系统故障或重要的市场变化。我们将探讨基于统计、基于距离和基于模型的方法。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）: 如何发现数据项随时间或其他顺序发生的模式，例如用户在网站上的浏览路径或疾病的发生顺序。 除了上述核心技术，本书还将涉及更高级的数据挖掘概念和技术，例如： 文本挖掘（Text Mining）: 如何从大量的非结构化文本数据中提取有用的信息，如情感分析、主题建模、文本分类等。 图挖掘（Graph Mining）: 如何分析网络结构数据，发现节点之间的关系和模式，如社交网络分析、欺诈检测等。 时间序列分析（Time Series Analysis）: 如何处理和分析具有时间依赖性的数据，进行趋势预测、季节性分析等。 二、 理论与实践的完美结合 《数据挖掘：方法与应用》的独特之处在于其严谨的理论阐述与丰富的实际应用相结合。我们不仅会讲解每种算法背后的数学原理和统计基础，还会通过大量真实的案例研究，展示这些技术是如何在各个行业中解决实际问题的。 案例研究涵盖但不限于： 电子商务与零售业： 客户细分与精准营销： 利用聚类算法将客户划分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略，提高转化率。 推荐系统： 基于用户历史行为和偏好，利用关联规则和协同过滤等技术，为用户推荐可能感兴趣的商品或内容。 库存管理与需求预测： 通过时间序列分析和回归模型，预测商品销量，优化库存水平，降低成本。 欺诈检测： 识别异常交易行为，防止金融欺诈和账户盗窃。 金融服务业： 信用评分： 构建信用评分模型，评估借款人的信用风险，做出更明智的信贷决策。 股票市场预测： 利用时间序列分析和机器学习技术，分析股票价格的趋势，辅助投资决策。 反洗钱（AML）： 识别可疑交易模式，打击洗钱活动。 医疗健康领域： 疾病诊断与预测： 利用分类和聚类算法，辅助医生进行疾病诊断，预测疾病发生的风险。 药物研发： 分析基因组学和蛋白质组学数据，加速新药的发现和开发。 公共卫生监测： 追踪疾病传播的模式，预测疫情的爆发，制定有效的防控措施。 社交媒体与互联网： 情感分析： 分析用户在社交媒体上的评论和反馈，了解公众对产品、品牌或事件的看法。 用户行为分析： 追踪用户在网站上的行为路径，优化用户体验，提升用户满意度。 内容推荐： 为用户推荐他们可能感兴趣的新闻、视频或其他内容。 制造业与供应链： 设备故障预测： 通过分析传感器数据，预测设备的潜在故障，实现预测性维护，减少停机时间。 质量控制： 识别生产过程中的异常，改进产品质量，降低次品率。 供应链优化： 分析物流数据，优化运输路线，提高配送效率。 本书将引导读者理解如何选择合适的数据挖掘技术，如何构建和评估模型，以及如何将模型部署到实际应用中。我们鼓励读者动手实践，通过书中提供的代码示例和练习题，加深对理论知识的理解。 三、 成为数据驱动的决策者 无论您是数据科学家、分析师、工程师，还是希望提升决策能力的管理者，本书都将为您提供宝贵的知识和技能。掌握数据挖掘技术，意味着您能够： 从海量数据中发现隐藏的价值： 识别那些肉眼难以察觉的趋势、关联和模式。 做出更明智、更具前瞻性的决策： 基于数据驱动的洞察，而非直觉或经验。 优化业务流程，提升运营效率： 发现瓶颈，改进流程，降低成本，提高效益。 创造新的商业机会，保持竞争优势： 洞察市场需求，开发创新产品和服务。 理解并应对复杂的问题： 利用数据分析来诊断问题，预测结果，并制定解决方案。 《数据挖掘：方法与应用》是一本面向未来的书籍，它不仅教授您如何分析数据，更重要的是，它将帮助您培养一种全新的、数据驱动的思维方式。掌握了这些方法和技术，您将能够自信地驾驭数据， unlock its immense potential，在信息时代浪潮中乘风破浪，成为真正的洞察者和变革者。 本书的学习过程将是激动人心的探索之旅，我们期待与您一同揭开数据世界的神秘面纱，发掘其无穷的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

阅读《数据挖掘（原书第3版）》的过程，就像是在一次充满挑战的探险。书中的内容涉及了从数据预处理到模型评估的整个流程，每一个环节都充满了细节和学问。我特别关注的是关于“异常检测”和“关联规则挖掘”的章节。作者在讲解异常检测时，不仅介绍了基于统计的方法，还深入探讨了基于机器学习的方法，比如孤立森林和局部异常因子（LOF）。他通过图示和案例，生动地展示了如何识别数据中的“不寻常”之处，这对于我理解数据质量的重要性以及潜在的欺诈行为检测非常有启发。在关联规则挖掘的部分，作者详细阐述了Apriori算法和FP-growth算法，并解释了支持度、置信度和提升度等关键指标的含义。他用“超市购物篮分析”这个经典例子，将这些概念具象化，让我明白了如何从海量交易数据中发现有价值的购买模式。虽然书中涉及的数学公式让我有些望而却步，但作者的逻辑严谨和步骤清晰，让我在克服困难的同时，也收获了满满的成就感。这本书为我打开了数据挖掘的另一扇大门，让我对这个领域有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

终于到手了这本《数据挖掘（原书第3版）》，迫不及待地翻开了第一页。这感觉就像是推开了一扇通往知识宝库的大门，里面充斥着各种令人兴奋的算法和模型，看得我眼花缭乱。书的开篇就点明了数据挖掘的核心概念，比如关联规则、分类、聚类等等，这些都是我在课程中接触过的，但书中给出的解释更加深入和透彻。让我印象深刻的是，作者并没有直接丢出复杂的数学公式，而是先用通俗易懂的例子来阐述原理，比如在介绍分类算法时，用了“判断一封邮件是否为垃圾邮件”这个经典案例，一步步引导读者理解决策树的构建过程。这种由浅入深的学习方式，对于我这种还在摸索阶段的学习者来说，简直是雪中送炭。而且，书中还穿插了一些历史渊源和发展趋势的介绍，让我不仅知其然，更知其所以然，对数据挖掘这个领域有了更宏观的认识。我尤其喜欢作者在讲解某些算法时，会提到一些实际应用场景，比如在医疗诊断、市场营销等方面的案例，这让我看到了理论知识与实际工作结合的可能性，也更加激发了我学习的动力。虽然有些章节的数学推导我还需要反复研读，但整体而言，这本书给我的第一印象是专业、严谨，并且充满启发性。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据挖掘（原书第3版）》这本书，我最直观的感受就是它的厚重和严谨。翻开目录，各种算法名称映入眼帘，比如支持向量机、贝叶斯分类器、K-means等等，每一个都代表着数据挖掘领域的一项核心技术。在阅读过程中，我发现作者在介绍每一种算法时，都力求做到详尽和全面。不仅解释了算法的原理和数学模型，还深入剖析了其优缺点以及适用场景。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者详细阐述了核函数的概念，并通过大量的图示来帮助理解高维空间的映射，这对于我理解SVM的强大之处非常有帮助。书中还提供了大量的伪代码和算法流程图，方便读者对照理解。我特别欣赏作者在讲解一些复杂的算法时，会提供不同角度的解释，有时是几何角度，有时是统计角度，这使得即使是初学者也能逐渐掌握其中的奥秘。此外，书中还讨论了算法的计算复杂度和效率问题，这对于在实际项目中选择合适的算法至关重要。虽然有些章节的数学推导对我来说仍有挑战，但作者的讲解方式给了我克服困难的信心。这本书无疑是数据挖掘领域的经典之作，值得深入研究。

评分☆☆☆☆☆

《数据挖掘（原书第3版）》这本书，怎么说呢，简直是一本“武林秘籍”！里面各种“招式”（算法）层出不穷，让人眼花缭乱，但又充满了无穷的魅力。我尤其喜欢书中对于“集成学习”那一章的讲解，作者将各种集成方法，比如Bagging、Boosting和Stacking，剖析得淋漓尽致。他用生动的比喻，将这些复杂的概念变得易于理解，比如将Bagging比作“集体智慧”，将Boosting比作“经验积累”，让我一下子就抓住了核心要点。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论介绍，而是提供了大量真实数据集的案例分析，展示了如何将这些算法应用于实际问题，例如如何利用集成方法来预测股票价格，或者诊断疾病。这些案例让我看到了数据挖掘在现实世界中的巨大价值，也让我对接下来的学习充满了期待。虽然书中涉及的数学部分确实需要花点时间去消化，但作者的循序渐进和逻辑清晰，让整个学习过程变得更加顺畅。总而言之，这本书不仅是一本教科书，更像是一本指导我数据挖掘“实战”的宝典。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据挖掘（原书第3版）》这本书，我首先被它清晰的结构和丰富的案例所吸引。作者在介绍各种数据挖掘技术时，始终将理论与实践紧密结合，让我能够更好地理解抽象的概念。我特别喜欢书中关于“序列模式挖掘”和“文本挖掘”的章节。在序列模式挖掘方面，作者详细介绍了如何从时间序列数据中发现有意义的模式，例如用户行为的点击路径分析，或者医疗记录中的疾病发展趋势。他通过引入各种算法，如GSP和PrefixSpan，来帮助读者理解如何有效地提取这些序列模式。而文本挖掘的部分，则让我看到了如何从非结构化的文本数据中提取有价值的信息，比如情感分析、主题模型和文档聚类。作者不仅介绍了TF-IDF、词袋模型等基础概念，还深入讲解了LDA等主题模型，让我对自然语言处理在数据挖掘中的应用有了全新的认识。书中还提供了大量的代码示例，虽然我还在学习过程中，但这些示例无疑是指导我动手实践的宝贵资源。总而言之，这本书为我提供了一个全面而深入的数据挖掘学习框架，让我对接下来的实践学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

高深实用高深实用

评分☆☆☆☆☆

包装的很好，价格也合理，好评

评分☆☆☆☆☆

学习了

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很受用，学习充电中，喜欢

评分☆☆☆☆☆

印刷和包装不错，应该是正版。只是书本身的翻译有点儿生硬。

评分☆☆☆☆☆

书很好

评分☆☆☆☆☆

上课用买的，还不错，值得买

评分☆☆☆☆☆

沟通中达成共识。

评分☆☆☆☆☆

这次购书很满意！