数据挖掘技术电子书（数据挖掘技术与应用书籍）

数据挖掘原理与算法(第二版)内容简介

《数据挖掘原理与算法（第二版）》是一本基于作者们博士学位研究经验编撰的教材，注重理论与实践的结合。它首先从理论层面深入剖析相关概念和技术，然后在统一的技术框架中展开详细的挖掘模型和算法讲解，力求降低抽象算法理解的难度，通过实例跟踪帮助读者掌握。

书名：《数据挖掘原理与算法》图书编号：1152901 出版社：中国水利水电出版社，它是中国知名的出版机构，以其专业性和权威性在科学领域享有声誉。定价：20元，这个价格对于内容的深度和实用性来说，可以说是非常经济且物有所值的。ISBN：730210631，这是国际标准书号，用于全球范围内识别和定位这本书。

《数据挖掘算法原理与实现》是2015年清华大学出版社出版的图书。本书对数据挖掘的基本算法进行了系统的介绍，每种算法不仅包括对算法基本原理的介绍，而且配有大量的例题以及源代码，并且对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，并被注册成了商标。 （1）随机森林在解决回归问题时，并没有像它在分类中表现的那么好，这是因为它并不能给出一个连续的输出。

数据挖掘概念与技术(第2版)作者简介

1、Jiawei Han是一位在数据挖掘和数据库系统领域享有盛誉的学者，现任伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的教授。他的杰出科研成果为他赢得了诸多荣誉，其中包括2004年ACM SIGKDD颁发的创新奖，这是对他在该领域创新贡献的极高认可。

2、韩家炜是一位在计算机科学领域备受瞩目的学者，现任伊利诺伊大学厄巴纳一尚佩恩分校计算机科学系的教授。他的科研成果丰硕，特别是在数据挖掘和数据库系统研究方面，为他赢得了诸多荣誉和认可，其中最为显著的便是2004年ACM SIGKDD颁发的创新奖，这标志着他在该领域的杰出贡献。

3、数据挖掘：概念与技术——这是一本由加拿大作者（加）韩家炜编著的专业书籍，它详细阐述了数据挖掘的核心理念和技术应用。这部作品于2006年4月由享有盛誉的机械工业出版社发行，具有独特的ISBN号码9787111188285，十位编号为7111188284。

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

1、区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。

2、在百度文库/数据挖掘理论与技术习题解答 上有你所要的答案。

3、韩家炜的数据挖掘概念与技术，还有本数据挖掘原理。优点是大家都说好，缺点是写的泛了点，看了还是很多不懂。

4、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》很多人的第一本数据挖掘书都是Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》，这本书也是我们组老板推荐的入门书（我个人觉得他之所以推荐是因为Han是他的老师）。其实我个人来说并不是很推荐把这本书。

5、《数据挖掘与知识发现》，作者李雄飞，本书详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论和研究方法。

6、个人建议如下：第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

1、一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据， 即收集数据并进行积累， 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据， 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。

2、将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。

3、Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。

4、数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的，不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中，写数据挖掘的应用，这个应该是可以的。

5、内容上，本书分为三个部分。首先，第1篇详细阐述了数据挖掘的核心算法，包括决策树、神经网络、基因算法，以及基础的统计分析方法、贝叶斯网络和支持向量机等，让读者对这些关键技术有全面的认识。

6、就需要数据挖掘技术的大力支持。电力系统分为正常状态、紧急状态、警戒状态、测试状态和恢复状态。

数据挖掘算法与应用内容简介

内容上，本书分为三个部分。首先，第1篇详细阐述了数据挖掘的核心算法，包括决策树、神经网络、基因算法，以及基础的统计分析方法、贝叶斯网络和支持向量机等，让读者对这些关键技术有全面的认识。

数据挖掘算法与应用是一本由黄添强编著，由厦门大学出版社于2011年11月1日出版的专业书籍。它深入探讨了数据挖掘领域的三个重要研究热点：空间数据挖掘、半监督学习与流形学习。

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类：数据库销售和篮子数据分析。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

数据挖掘概念与技术——第二版内容提要

这种前所未有的数据膨胀，促使我们急切地寻求新的技术和自动化工具，以将这些数据转化为有价值的信息和知识。作为一本备受推崇的数据挖掘著作，本书第二版延续了第一版的优秀品质，曾被KDnuggets读者评选为最受欢迎。它以其卓越的可读性和全面性，从数据库的角度深入剖析了数据挖掘的基础概念。

数据挖掘：概念与技术——这是一本由加拿大作者（加）韩家炜编著的专业书籍，它详细阐述了数据挖掘的核心理念和技术应用。这部作品于2006年4月由享有盛誉的机械工业出版社发行，具有独特的ISBN号码9787111188285，十位编号为7111188284。

什么是数据挖掘 数据挖掘并非单纯的数字挖掘，它是一种深入分析大量数据，揭示隐藏模式和知识的过程，旨在为决策提供有价值的信息和洞察。3 数据挖掘的应用范围 1 关系型数据库 在传统的数据库中，数据挖掘挖掘结构化的数据，帮助我们理解数据之间的联系和模式。

本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。