《数据挖掘的概念与技术》(第二版)由著名学者韩家炜撰写，全面介绍了数据挖掘的基本概念、方法和技术，提供丰富的实例和案例分析。英文简介: Data Mining: Concepts and Techniques (Second Edition), authored by renowned scholar Jiawei Han, comprehensively introduces fundamental concepts, methods, and technologies in data mining, offering numerous examples and case studies.
数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，涉及计算机科学、统计学及机器学习等多个领域的理论与方法。《数据挖掘与概念与技术（第二版）》一书由韩家炜撰写，深入浅出地介绍了这一领域的主要概念和技术。
本书内容主要包括以下几部分：
1. **基础概论**：首先介绍数据挖掘的基本定义和目标，并探讨其在不同行业的应用范围。常见的任务包括分类、聚类、关联规则发现等。
2. **预处理阶段**：为了确保后续分析的准确性，需要对原始数据进行清洗（如填补缺失值）、转换（标准化或规范化）以及集成与规约等一系列操作。
3. **挖掘算法详解**：书中详细解析了多种常用的分类和聚类方法，例如决策树、随机森林等用于预测建模；K-means及层次聚类技术则有助于识别数据中的自然分组。此外还介绍了Apriori这类关联规则发现的典型算法。
4. **数据库与仓库设计**：介绍在大数据环境下如何有效地构建和利用数据仓库，并通过OLAP（联机分析处理）技术来优化对大规模结构化信息的数据访问性能。
5. **知识表示与评价标准**：挖掘出的知识需采用适当的形式表达，如概念图或规则集。此外还讨论了评估模型效果的方法，包括交叉验证、准确率和召回率等指标。
6. **实际案例分析**：通过展示电商、医疗保健及社交媒体等行业的真实应用实例来加深读者对理论知识的理解。
7. **中英对照答案**：书中附有双语解答以帮助学习者掌握解题技巧，同时提高英语阅读水平与专业词汇量。
总之，《数据挖掘与概念与技术（第二版）》为初学者和经验丰富的从业者提供了一个全面了解该领域的平台。通过系统的学习可以打下坚实的理论和技术基础，助你成为一名优秀的数据科学家或相关专业人士。
5星
