數據挖掘(原書第3版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 韓傢煒等 著

圖書標籤:

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

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111391401

商品編碼：1030232883

齣版時間：2012-08-01

作  者:(美)韓傢煒 等；範明 等 定  價:79 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2012年08月01日 頁  數:468 裝  幀:平裝 ISBN:9787111391401 ????·數據挖掘領域*具裏程碑意義的經典著作
????·完整全麵闡述該領域的重要知識和技術創新 ●齣版者的話
●中文版序
●譯者序
●譯者簡介
●第3版序
●第2版序
●前言
●緻謝
●作者簡介
●第1章  引論
●1.1  為什麼進行數據挖掘
●1.1.1  邁嚮信息時代
●1.1.2  數據挖掘是信息技術的進化
●1.2  什麼是數據挖掘
●1.3  可以挖掘什麼類型的數據
●1.3.1  數據庫數據
●1.3.2  數據倉庫
●1.3.3  事務數據
●1.3.4  其他類型的數據
●1.4  可以挖掘什麼類型的模式
●部分目錄

內容簡介

本書完整全麵地講述數據挖掘的概念、方法、技術和近期新研究進展。本書對前兩版做瞭全麵修訂，加強和重新組織瞭全書的技術內容，重點論述瞭數據預處理、頻繁模式挖掘、分類和聚類等的內容，還全麵講述瞭OLAP和離群點檢測，並研討瞭挖掘網絡、復雜數據類型以及重要應用領域。
本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都推薦閱讀的參考書，是一本適用於數據分析、數據挖掘和知識發現課程的很好教材，可以用做高年級本科生或者一年級研究生的數據挖掘導論教材。
(美)韓傢煒 等；範明 等

    JiaweiHan（韓傢煒），是伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學係的Bliss教授。他因知識發現和數據挖掘研究方麵的貢獻而獲得許多奬勵，包括ACMSIGKDD創新奬（2004）、IEEE計算機學會技術成就奬（2005）和IEEE W.WallaceMcDowell奬（2009）。他是ACM和IEEE會士。他還擔任《ACM Transactions on KnowledgeDiscovery from Data》的執行主編（2006—2011）和許多雜誌的編委，等     靠前章  引論
    本書是一個導論，介紹一個年青並且快速成長的領域——數據挖掘（又稱從數據中發現知識，簡稱KDD）。本書關注從各種各樣的應用數據中發現有趣數據模式的數據挖掘基本概念和技術，特彆是那些開發有效的、可伸縮的數據挖掘工具的很好技術。
    本章組織如下：在1.1節，我們將學習為什麼需要數據挖掘和數據挖掘如何成為信息技術自然進化的一部分。1.2節從知識發現過程定義數據挖掘。之後，我們將從各種角度學習數據挖掘，如可供挖掘的數據（1.3節），可以發現的模式（1.4節），所使用的技術（1.5節），以及應用（1.6節）。這樣，你將獲得數據挖掘的多維視圖。很後，1.7節概述數據挖掘研究和發展的主要問題。
 等

《數據挖掘：方法與應用》 一、 深入探索數據世界的奧秘 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、創新發展和社會進步的核心資源。我們淹沒在海量數據之中，如何從中提煉齣有價值的洞見，識彆隱藏的模式，預測未來趨勢，已成為各行各業亟待解決的關鍵問題。本書《數據挖掘：方法與應用》正是應運而生，旨在係統性地介紹數據挖掘的理論基礎、核心方法和實際應用，幫助讀者掌握駕馭數據、挖掘價值的強大能力。 本書並非僅僅羅列枯燥的技術細節，而是以一種深入淺齣的方式，引導讀者循序漸進地理解數據挖掘的精髓。我們從數據本身齣發，探討數據的本質、類型以及其在不同領域中的錶現形式。隨後，我們將帶領讀者走進數據預處理的殿堂，學習如何清洗、轉換和集成零散、不完整、有噪聲的數據，為後續的挖掘工作打下堅實的基礎。 數據挖掘的強大力量體現在其多樣化的技術手段上。本書將詳細闡述多種核心的數據挖掘技術，包括但不限於： 分類（Classification）: 如何根據已知類彆的數據，建立模型來預測新數據的類彆，例如預測客戶是否會購買某件産品，或者識彆垃圾郵件。我們將深入講解決策樹、支持嚮量機（SVM）、樸素貝葉斯、K近鄰（KNN）等經典算法，並探討它們在不同場景下的優缺點及適用性。 聚類（Clustering）: 如何在沒有預先定義類彆的情況下，將相似的數據對象分組，發現數據中內在的結構和模式。本書將重點介紹K-means、層次聚類、DBSCAN等算法，並分析它們在市場細分、異常檢測、文檔分組等方麵的應用。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）: 如何發現數據項之間的有趣關係，例如“購買瞭啤酒的顧客往往也購買瞭尿布”。我們將深入研究Apriori算法及其變種，並講解如何度量規則的有效性和實用性，在零售業、推薦係統等領域發揮巨大作用。 迴歸（Regression）: 如何建立模型來預測連續數值型變量，例如預測房屋價格、股票走勢或銷售額。本書將詳細介紹綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等方法，並討論模型評估和選擇的策略。 異常檢測（Anomaly Detection）: 如何識彆數據中與大多數模式顯著不同的數據點，這些異常點可能代錶欺詐行為、係統故障或重要的市場變化。我們將探討基於統計、基於距離和基於模型的方法。 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）: 如何發現數據項隨時間或其他順序發生的模式，例如用戶在網站上的瀏覽路徑或疾病的發生順序。 除瞭上述核心技術，本書還將涉及更高級的數據挖掘概念和技術，例如： 文本挖掘（Text Mining）: 如何從大量的非結構化文本數據中提取有用的信息，如情感分析、主題建模、文本分類等。 圖挖掘（Graph Mining）: 如何分析網絡結構數據，發現節點之間的關係和模式，如社交網絡分析、欺詐檢測等。 時間序列分析（Time Series Analysis）: 如何處理和分析具有時間依賴性的數據，進行趨勢預測、季節性分析等。 二、 理論與實踐的完美結閤 《數據挖掘：方法與應用》的獨特之處在於其嚴謹的理論闡述與豐富的實際應用相結閤。我們不僅會講解每種算法背後的數學原理和統計基礎，還會通過大量真實的案例研究，展示這些技術是如何在各個行業中解決實際問題的。 案例研究涵蓋但不限於： 電子商務與零售業： 客戶細分與精準營銷： 利用聚類算法將客戶劃分為不同的群體，針對不同群體製定個性化的營銷策略，提高轉化率。 推薦係統： 基於用戶曆史行為和偏好，利用關聯規則和協同過濾等技術，為用戶推薦可能感興趣的商品或內容。 庫存管理與需求預測： 通過時間序列分析和迴歸模型，預測商品銷量，優化庫存水平，降低成本。 欺詐檢測： 識彆異常交易行為，防止金融欺詐和賬戶盜竊。 金融服務業： 信用評分： 構建信用評分模型，評估藉款人的信用風險，做齣更明智的信貸決策。 股票市場預測： 利用時間序列分析和機器學習技術，分析股票價格的趨勢，輔助投資決策。 反洗錢（AML）： 識彆可疑交易模式，打擊洗錢活動。 醫療健康領域： 疾病診斷與預測： 利用分類和聚類算法，輔助醫生進行疾病診斷，預測疾病發生的風險。 藥物研發： 分析基因組學和蛋白質組學數據，加速新藥的發現和開發。 公共衛生監測： 追蹤疾病傳播的模式，預測疫情的爆發，製定有效的防控措施。 社交媒體與互聯網： 情感分析： 分析用戶在社交媒體上的評論和反饋，瞭解公眾對産品、品牌或事件的看法。 用戶行為分析： 追蹤用戶在網站上的行為路徑，優化用戶體驗，提升用戶滿意度。 內容推薦： 為用戶推薦他們可能感興趣的新聞、視頻或其他內容。 製造業與供應鏈： 設備故障預測： 通過分析傳感器數據，預測設備的潛在故障，實現預測性維護，減少停機時間。 質量控製： 識彆生産過程中的異常，改進産品質量，降低次品率。 供應鏈優化： 分析物流數據，優化運輸路綫，提高配送效率。 本書將引導讀者理解如何選擇閤適的數據挖掘技術，如何構建和評估模型，以及如何將模型部署到實際應用中。我們鼓勵讀者動手實踐，通過書中提供的代碼示例和練習題，加深對理論知識的理解。 三、 成為數據驅動的決策者 無論您是數據科學傢、分析師、工程師，還是希望提升決策能力的管理者，本書都將為您提供寶貴的知識和技能。掌握數據挖掘技術，意味著您能夠： 從海量數據中發現隱藏的價值： 識彆那些肉眼難以察覺的趨勢、關聯和模式。 做齣更明智、更具前瞻性的決策： 基於數據驅動的洞察，而非直覺或經驗。 優化業務流程，提升運營效率： 發現瓶頸，改進流程，降低成本，提高效益。 創造新的商業機會，保持競爭優勢： 洞察市場需求，開發創新産品和服務。 理解並應對復雜的問題： 利用數據分析來診斷問題，預測結果，並製定解決方案。 《數據挖掘：方法與應用》是一本麵嚮未來的書籍，它不僅教授您如何分析數據，更重要的是，它將幫助您培養一種全新的、數據驅動的思維方式。掌握瞭這些方法和技術，您將能夠自信地駕馭數據， unlock its immense potential，在信息時代浪潮中乘風破浪，成為真正的洞察者和變革者。 本書的學習過程將是激動人心的探索之旅，我們期待與您一同揭開數據世界的神秘麵紗，發掘其無窮的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數據挖掘（原書第3版）》這本書，我首先被它清晰的結構和豐富的案例所吸引。作者在介紹各種數據挖掘技術時，始終將理論與實踐緊密結閤，讓我能夠更好地理解抽象的概念。我特彆喜歡書中關於“序列模式挖掘”和“文本挖掘”的章節。在序列模式挖掘方麵，作者詳細介紹瞭如何從時間序列數據中發現有意義的模式，例如用戶行為的點擊路徑分析，或者醫療記錄中的疾病發展趨勢。他通過引入各種算法，如GSP和PrefixSpan，來幫助讀者理解如何有效地提取這些序列模式。而文本挖掘的部分，則讓我看到瞭如何從非結構化的文本數據中提取有價值的信息，比如情感分析、主題模型和文檔聚類。作者不僅介紹瞭TF-IDF、詞袋模型等基礎概念，還深入講解瞭LDA等主題模型，讓我對自然語言處理在數據挖掘中的應用有瞭全新的認識。書中還提供瞭大量的代碼示例，雖然我還在學習過程中，但這些示例無疑是指導我動手實踐的寶貴資源。總而言之，這本書為我提供瞭一個全麵而深入的數據挖掘學習框架，讓我對接下來的實踐學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

《數據挖掘（原書第3版）》這本書，怎麼說呢，簡直是一本“武林秘籍”！裏麵各種“招式”（算法）層齣不窮，讓人眼花繚亂，但又充滿瞭無窮的魅力。我尤其喜歡書中對於“集成學習”那一章的講解，作者將各種集成方法，比如Bagging、Boosting和Stacking，剖析得淋灕盡緻。他用生動的比喻，將這些復雜的概念變得易於理解，比如將Bagging比作“集體智慧”，將Boosting比作“經驗積纍”，讓我一下子就抓住瞭核心要點。更讓我驚喜的是，書中並沒有止步於理論介紹，而是提供瞭大量真實數據集的案例分析，展示瞭如何將這些算法應用於實際問題，例如如何利用集成方法來預測股票價格，或者診斷疾病。這些案例讓我看到瞭數據挖掘在現實世界中的巨大價值，也讓我對接下來的學習充滿瞭期待。雖然書中涉及的數學部分確實需要花點時間去消化，但作者的循序漸進和邏輯清晰，讓整個學習過程變得更加順暢。總而言之，這本書不僅是一本教科書，更像是一本指導我數據挖掘“實戰”的寶典。

評分☆☆☆☆☆

終於到手瞭這本《數據挖掘（原書第3版）》，迫不及待地翻開瞭第一頁。這感覺就像是推開瞭一扇通往知識寶庫的大門，裏麵充斥著各種令人興奮的算法和模型，看得我眼花繚亂。書的開篇就點明瞭數據挖掘的核心概念，比如關聯規則、分類、聚類等等，這些都是我在課程中接觸過的，但書中給齣的解釋更加深入和透徹。讓我印象深刻的是，作者並沒有直接丟齣復雜的數學公式，而是先用通俗易懂的例子來闡述原理，比如在介紹分類算法時，用瞭“判斷一封郵件是否為垃圾郵件”這個經典案例，一步步引導讀者理解決策樹的構建過程。這種由淺入深的學習方式，對於我這種還在摸索階段的學習者來說，簡直是雪中送炭。而且，書中還穿插瞭一些曆史淵源和發展趨勢的介紹，讓我不僅知其然，更知其所以然，對數據挖掘這個領域有瞭更宏觀的認識。我尤其喜歡作者在講解某些算法時，會提到一些實際應用場景，比如在醫療診斷、市場營銷等方麵的案例，這讓我看到瞭理論知識與實際工作結閤的可能性，也更加激發瞭我學習的動力。雖然有些章節的數學推導我還需要反復研讀，但整體而言，這本書給我的第一印象是專業、嚴謹，並且充滿啓發性。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《數據挖掘（原書第3版）》的過程，就像是在一次充滿挑戰的探險。書中的內容涉及瞭從數據預處理到模型評估的整個流程，每一個環節都充滿瞭細節和學問。我特彆關注的是關於“異常檢測”和“關聯規則挖掘”的章節。作者在講解異常檢測時，不僅介紹瞭基於統計的方法，還深入探討瞭基於機器學習的方法，比如孤立森林和局部異常因子（LOF）。他通過圖示和案例，生動地展示瞭如何識彆數據中的“不尋常”之處，這對於我理解數據質量的重要性以及潛在的欺詐行為檢測非常有啓發。在關聯規則挖掘的部分，作者詳細闡述瞭Apriori算法和FP-growth算法，並解釋瞭支持度、置信度和提升度等關鍵指標的含義。他用“超市購物籃分析”這個經典例子，將這些概念具象化，讓我明白瞭如何從海量交易數據中發現有價值的購買模式。雖然書中涉及的數學公式讓我有些望而卻步，但作者的邏輯嚴謹和步驟清晰，讓我在剋服睏難的同時，也收獲瞭滿滿的成就感。這本書為我打開瞭數據挖掘的另一扇大門，讓我對這個領域有瞭更深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

拿到《數據挖掘（原書第3版）》這本書，我最直觀的感受就是它的厚重和嚴謹。翻開目錄，各種算法名稱映入眼簾，比如支持嚮量機、貝葉斯分類器、K-means等等，每一個都代錶著數據挖掘領域的一項核心技術。在閱讀過程中，我發現作者在介紹每一種算法時，都力求做到詳盡和全麵。不僅解釋瞭算法的原理和數學模型，還深入剖析瞭其優缺點以及適用場景。例如，在講解支持嚮量機（SVM）時，作者詳細闡述瞭核函數的概念，並通過大量的圖示來幫助理解高維空間的映射，這對於我理解SVM的強大之處非常有幫助。書中還提供瞭大量的僞代碼和算法流程圖，方便讀者對照理解。我特彆欣賞作者在講解一些復雜的算法時，會提供不同角度的解釋，有時是幾何角度，有時是統計角度，這使得即使是初學者也能逐漸掌握其中的奧秘。此外，書中還討論瞭算法的計算復雜度和效率問題，這對於在實際項目中選擇閤適的算法至關重要。雖然有些章節的數學推導對我來說仍有挑戰，但作者的講解方式給瞭我剋服睏難的信心。這本書無疑是數據挖掘領域的經典之作，值得深入研究。

評分☆☆☆☆☆

喜歡

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上課用的教程，內容層麵來說，物有所值。

評分☆☆☆☆☆

體驗尤其差！一次性買瞭9本書，400多塊。正在考慮要不要全部退貨，重新從京東自營上買！

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印刷和包裝不錯，應該是正版。隻是書本身的翻譯有點兒生硬。

評分☆☆☆☆☆

題質疑、成果展示、心得交流、小組討論、閤作學習、疑難解析、觀點驗證、問題綜述。

評分☆☆☆☆☆

學習

評分☆☆☆☆☆

這本書明顯是盜版的嘛，真的是，便宜沒好貨

評分☆☆☆☆☆

是正版，沒有問題

評分☆☆☆☆☆

我哥說有的字清楚 有的不清楚 不像正版的 物流超級慢