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Inhaltsangabe
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和全新研究进展。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。《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，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。◆数据挖掘领域有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◆数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书◆适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，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。海报：第1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卓越技术。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。最后，1.7节概述数据挖掘研究和发展的主要问题。1.1为什么进行数据挖掘需要是发明之母。--柏拉图我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。1.1.1节考察数据挖掘如何通过提供从数据中发现知识的工具来满足这种需求。在1.1.2节，我们观察数据挖掘为何被视为信息技术的自然进化的结果。1.1.1迈向信息时代一种流行的说法是"我们生活在信息时代"。然而，实际上我们生活在数据时代。每天，来自商业、社会、科学和工程、医学以及我们日常生活的方方面面的数兆兆字节（Tera-Byte，TB）或数千兆兆字节（Peta-Byte，PB）的数据注入我们的计算机网络、万维网和各种数据存储设备。1可用数据的爆炸式增长是我们的社会计算机化和功能强大的数据收集和存储工具快速发展的结果。世界范围的商业活动产生了巨大的数据集，包括销售事务、股票交易记录、产品描述、促销、公司利润和业绩以及顾客反馈。例如，像沃尔玛这样的大型商场遍及世界各地的数以千计的超市每周都要处理数亿交易。科学和工程实践持续不断地从遥感、过程测量、科学实验、系统实施、工程观测和环境监测中产生多达数千兆兆字节的数据。......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1.4.1类/概念描述：特征化与区分1.
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- ISBN 10 7111391403
- ISBN 13 9787111391401
- EinbandTapa blanda
- SpracheChinesisch
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Huazhang Education Computer Science Series Data Mining: Concepts and Techniques (3rd edition of the original book)(Chinese Edition)
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paperback. Zustand: New. Ship out in 2 business day, And Fast shipping, Free Tracking number will be provided after the shipment.Paperback. Pub Date: 2012 Pages: 468 Publisher: the Machine Press SYkc basic information about the title: Huazhang Education Computer Science Series Data Mining: Concepts and Techniques (3) of the original book Price: 79.00 yuan Author: Han Wei Press: mechanical Industry Publishing Date: August 14. 2012 ISBN: 9787111391401 words: Page: 468 Edition: 3 Binding: Paperback: Weight: 739 g Editor's Choice Data Mining: Concepts and Techniques (original 3 Edition) Editor's Choice: data mining milestone most classics the full comprehensive exposition of important knowledge and technological innovation in the field. Data Mining: Concepts and Techniques (3) of the original book. Data Mining and Knowledge Discovery must-read reference book for all teachers in the field. researchers. developers and users. is a suitable for data analysis. data Mining and Knowledge Discovery course excellent teaching material. can be used as data mining introductory textbooks of senior undergraduate or first-year graduate students. Summary Data Mining: Concepts and Techniques (3) of the original book. a complete and comprehensive about the concept of data mining methods. techniques and the latest research progress. Data Mining: Concepts and Techniques (original version 3) a comprehensive revision of the previous two editions. strengthen and reorganize the technical content of the book focuses on the data preprocessing. frequent pattern mining. classification and clustering the contents. but also a full description of the OLAP and outlier detection. and mining networks. complex data types. as well as an important application field. Directory publisher Translator's Introduction of the Chinese version of the sequence translator sequence 3 Sequence 2 of sequence Preface Acknowledgements Introduction Chapter 1 Introduction 1.1 Why data mining 1.1.1 1.1.2 Data Mining towards the information age is information technology evolutionary 1.2 What is a data mining 1.3 what type of data 1.3.1 database data 1.3.2 data warehouse 1.3.3 transaction data 1.3.4 Other types of data can be excavated 1.4 1.4.1 What type of mode / concept description can be tapped : characterization and distinguish 1.4.2 mining frequent pattern. association and 1.4.3 for predictive analysis classification and regression clustering 1.4.4 Analysis 1.4.5 Outlier Analysis 1.4.6 All modes are interesting the 1.5 to machine learning what technology 1.5.1 statistically 1.5.2 1.5.3 database systems and data warehouses 1.5.4 Information Retrieval 1.6 for what types of applications 1.6.1 Business Intelligence the 1.6.2 Web search engine 1.7 data mining question 1.7.1 Mining Methods 1.7.2 User Interface 1.7.3 effectiveness and scalability 1.7.4 database type diversity 1.7.5 Data Mining and Social 1.8 Summary 1.9 Exercises 1.10 Bibliographic Notes Chapter 2 understanding of data 2.1 Data Objects Attribute Type 2.1.1 What is the attribute 2.1.2 nominal attributes 2.1.3 two yuan properties 2.1.4 ordinal attributes 2.1.5 value attribute 2.1.6 discrete attributes and continuous attributes the basic statistics of the data 2.2 Description 2.2.1 center trend metrics: the mean. median and mode number 2.2.2 metric data spread: very poor quartile. variance. standard deviation. and quartile poor basic statistical description 2.2.3 Data 2.3 data graphic display can visualization 2.3.1 2.3.2 geometric visualization technique based on the pixel the projection visualization techniques 2.3.3 2.3.4 level visualization technology 2.3.5 icon of visualization technology-based visualization of complex objects and relationships 2.4-metric data of similarity and dissimilarity the 2.4.1 data matrix dissimilarity matrix 2.4.2 Nominal proximity of the property adjacent to measure 2.4.3 Binary Feature dissimilarity measure 2.4.4 numerical properties: Minkowski distance 2.4.5 ordinal properties adjacent dissimilarity measure 2.4.6 mix. Bestandsnummer des Verkäufers EH032105
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