具体描述
数据挖掘是人工智能、机器学习、数据库技术等多学科相结合的产物，是由计算机处动从已有数据中发现以前未知的、具有潜在应用价值的信息或模式的技术。数据挖掘是知识发现过程的重要内容。本书系统地介绍了数据挖掘技术的原理、方法和计 算技术，可作为系统工程、控制工程及计算机类专业研究生的教材，也可供相关专业技术人员参考使用。
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用户评价
《智能数据挖掘技术》这个书名，如同黑夜中的灯塔，瞬间点亮了我对数据分析领域深层次探索的渴望。作为一名医疗健康领域的研发人员，我深知海量健康数据中蕴藏着巨大的价值，能够帮助我们更早地诊断疾病、更精准地制定治疗方案、更有效地管理公共卫生。而“智能”二字，更是我孜孜以求的目标，我希望能让数据分析真正赋能医疗健康，为人类的福祉贡献力量。我满怀憧憬地翻开了这本书，希望能从中找到解锁健康数据“智慧”的钥匙。书中对于医疗健康数据预处理的细致讲解，例如如何处理病历数据中的缺失值，如何识别医学影像中的异常信号，以及如何对基因测序数据进行标准化处理，都给我留下了深刻的印象。这些内容对于构建一个准确可靠的医疗数据分析模型至关重要。同时，书中也介绍了在医疗健康领域常见的几种数据挖掘技术，如疾病诊断预测（分类）、患者群体划分（聚类）以及药物有效性分析（关联规则），并对它们的原理和应用进行了较为详细的阐述。这些内容为我理解如何从海量健康数据中挖掘有价值的信息提供了坚实的基础。然而，我一直在寻找的是能够让我的医疗健康决策更加“智能”的方法。我渴望看到的是如何利用更先进的人工智能技术，来分析复杂的健康数据，例如如何运用深度学习模型来精准诊断医学影像中的微小病灶；如何利用自然语言处理技术来分析大量的医学文献和病历报告，提取关键的诊断信息和治疗经验；或者如何构建能够根据患者的个体基因、生活习惯和治疗反应，动态调整治疗方案的智能医疗系统。书中对“智能”的阐述，更多地停留在算法层面的“自动化”和“优化”，而我更期待的是数据挖掘过程能够展现出的“智能”能力，例如疾病发生发展的自适应预测，以及如何构建能够进行深度分析和个性化干预的智能健康管理系统。尽管如此，这本书为我巩固了医疗健康数据分析的基础知识，并为我进一步探索更智能化的医疗健康技术提供了宝贵的借鉴。
评分当我第一次看到《智能数据挖掘技术》这本书时，我的内心涌动着一股强烈的求知欲。作为一名致力于提升城市管理效率的学者，我深知数据在城市规划、交通优化、公共安全等方面的巨大潜力。而“智能”二字，更是我一直在追求的终极目标，我希望能利用最前沿的技术，让城市变得更智慧、更宜居。我带着这份期待，迫不及待地翻开了这本书。书中对于城市数据预处理的详尽描述，例如如何处理城市交通流量数据中的缺失值，如何识别公共安全事件的异常模式，以及如何对海量的环境监测数据进行标准化处理，都给我留下了深刻的印象。这些内容对于构建一个高效的城市智能管理系统至关重要。同时，书中也介绍了在城市管理领域常用的几种数据挖掘技术，如交通拥堵预测（时间序列分析）、犯罪热点区域识别（空间聚类）以及居民出行模式分析（关联规则），并对它们的原理和应用进行了较为细致的阐述。这些内容为我理解如何从城市数据中挖掘有价值的信息提供了坚实的基础。然而，我一直在寻找的是能够让我的城市管理决策更加“智能”的方法。我渴望看到的是如何利用更先进的人工智能技术，来分析城市运行的复杂动态，例如如何运用深度学习模型来预测城市交通流量的长期变化趋势，从而进行更科学的道路规划；如何利用自然语言处理技术来分析市民在社交媒体上反馈的意见和建议，快速响应社会需求；或者如何构建能够根据实时数据，动态调整公共资源分配的智能城市管理系统。书中对“智能”的阐述，更多地停留在算法层面的“智能化”和“优化”，而我更期待的是数据挖掘过程能够展现出的“智能”能力，例如城市运行系统的自适应调整，以及如何构建能够进行深度预测和决策的智能城市大脑。尽管如此，这本书为我巩固了城市数据分析的基础知识，并为我进一步探索更智能化的城市技术提供了宝贵的借鉴。
评分初次接触《智能数据挖掘技术》这本书，我的心情是无比激动的，因为“智能”二字对于我们这些每天与冰冷数据打交道的人来说，简直是一种神圣的召唤。我渴望从中学习到如何让机器拥有类似人类的学习、理解和决策能力，从而在庞杂的数据海洋中，挖掘出真正具有洞察力的“珍珠”。然而，当我仔细品读完本书后，我的感受却是复杂而略带一丝失落。这本书所涵盖的内容，虽然在数据挖掘领域具有基础性的重要意义，但它似乎更侧重于对传统数据挖掘流程的梳理和介绍。例如，它详细讲解了如何进行数据预处理，包括缺失值填充、异常值检测、数据标准化等一系列步骤，这些都是数据分析的基石，但它们更多地体现了“规范”而非“智能”。书中也介绍了聚类、分类、关联规则等经典的数据挖掘算法，并且对这些算法的原理进行了细致的阐述，这对于初学者来说无疑是极好的入门材料。但是，我期待的是能够看到更多关于如何将这些算法与人工智能技术深度融合的案例，比如如何利用深度神经网络来提升分类模型的精度，或者如何运用强化学习来优化推荐系统的策略。书中对“智能”的阐述，似乎更多地停留在算法的层面，而非能够产生自主学习和推理能力的智能体。我希望能够看到更多关于如何构建能够处理复杂、动态、非结构化数据的智能模型，例如如何利用图神经网络来分析社交网络数据，或者如何运用注意力机制来提取文本中的关键信息。这本书的侧重点，更多地像是在教授一套精湛的“手工技艺”，而非授人以“智能化的机器人制造秘诀”。尽管如此，它仍然为我提供了一个清晰的数据挖掘知识体系框架，这对于我重新审视和巩固基础知识还是有很大帮助的。
评分翻开《智能数据挖掘技术》这本书，我内心充盈着对数据背后无穷可能的期待。作为一名市场营销领域的从业者，我始终在寻找更有效的方式来理解消费者行为，优化营销策略，并最终提升品牌影响力。我深信，数据中蕴藏着解决这些挑战的答案，而“智能”更是我所追求的目标，我渴望让数据分析的结果更具前瞻性、更具洞察力。本书在数据预处理方面，提供了非常详尽的指导，包括如何处理用户行为日志中的缺失值，如何识别异常的点击数据，以及如何对大量的用户画像数据进行归一化处理。这些对于理解用户行为的细微之处至关重要。同时，书中也介绍了一些经典的营销数据挖掘技术，比如客户细分（聚类）、购买意向预测（分类）以及关联规则挖掘（如“购买了A商品的顾客也倾向于购买B商品”），并对它们的原理和应用进行了细致的阐述。这些内容为我提供了构建营销数据分析模型的基础。然而，我一直在寻找的是能够让我的营销决策更加“智能”的方法。我希望看到的是如何利用更先进的机器学习和人工智能技术，来预测用户的个性化需求，例如如何运用深度学习模型来分析用户的历史浏览和购买记录，从而精准推送个性化的产品推荐；如何运用自然语言处理技术来分析用户在社交媒体上的评论和反馈，洞察用户的情感倾向和潜在需求；或者如何利用推荐系统算法，为用户量身定制营销活动。书中对“智能”的表述，更多地停留在算法的“智能化”层面，而我更期待的是数据本身能够展现出的“智能”能力，例如用户行为的自适应变化，以及如何构建能够进行复杂预测和优化的智能营销系统。尽管如此，这本书为我巩固了营销数据分析的基础知识，并为我进一步探索更智能化的营销技术指明了方向。
评分当我看到《智能数据挖掘技术》这本书时，我的眼睛瞬间亮了起来。作为一名金融领域的分析师，我深知数据在现代金融决策中的核心作用，而“智能”二字更是我一直在追求的目标，我渴望利用更先进的技术来预测市场波动、识别风险、优化投资组合。我满怀憧憬地打开了这本书，希望能在其中找到将金融数据转化为智能洞察的秘诀。书中对数据预处理的详尽阐述，例如如何处理时间序列数据中的缺失值，如何进行异常交易数据的识别，以及如何对大量的金融文本信息进行特征提取，都给我留下了深刻的印象。这些内容对于构建一个稳定可靠的金融数据分析模型至关重要。同时，书中对一些经典数据挖掘算法，如逻辑回归、支持向量机以及一些基础的集成学习方法，都进行了清晰的讲解。这些算法在金融风控、客户细分等方面有着广泛的应用。然而，我一直在寻找的是能够让我的分析更上一层楼的“智能”技术。例如，我希望看到如何利用深度学习，特别是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来更精准地预测股票价格的走势，或者如何运用图神经网络（GNN）来分析复杂的金融网络，识别系统性风险。书中虽然提及了机器学习的一些概念，但对于如何在金融场景中实现更深层次的“智能”分析，例如如何构建能够进行持续学习和自我优化的智能交易系统，或者如何利用自然语言处理技术对海量的财经新闻进行实时情感分析，并将其融入投资决策，相关的深度探讨和实战案例相对较少。总而言之，这本书为我打下了坚实的金融数据挖掘基础，但关于如何更进一步地拥抱“智能”，将数据分析推向新的高度，仍需我继续探索。
评分《智能数据挖掘技术》这个书名，无疑是极具吸引力的。作为一名软件工程师，我一直对如何让机器从海量数据中学习并做出智能决策的技术充满好奇。我期待这本书能够提供一套系统的方法论，让我能够构建出能够自主学习、自我优化的智能数据挖掘系统。我带着这份期待，开始阅读。本书在数据采集、数据清洗、数据集成等数据预处理阶段，提供了非常详实的操作指南。对于初学者来说，能够清晰地了解如何处理原始数据，如何应对各种数据质量问题，非常有帮助。书中对一些基础的数据挖掘算法，比如决策树、K-means聚类、Apriori算法等，也进行了比较细致的讲解，包括它们的原理、优缺点以及在实际中的应用场景。这些内容为理解数据挖掘的基本原理打下了良好的基础。然而，我更关注的是“智能”二字所代表的更深层次的内涵。我期待看到的是关于如何运用高级人工智能技术来驱动数据挖掘过程的内容。例如，如何利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）来自动提取复杂数据（如图像、文本、语音）中的特征，从而摆脱对人工特征工程的依赖；如何运用强化学习（Reinforcement Learning）来优化数据挖掘模型的参数，使其能够通过与环境的交互不断学习和改进；或者如何应用联邦学习（Federated Learning），在保护数据隐私的前提下，实现跨设备或跨机构的数据挖掘。书中虽然提及了机器学习的概念，但对这些能够真正体现“智能”的先进技术，在原理、应用和案例方面的深度挖掘略显不足。总的来说，这本书是一本优秀的基础数据分析和数据挖掘入门教材，它为我构建了一个扎实的数据分析框架，但我仍然希望能够看到更多关于如何将这些基础技术与前沿人工智能技术相结合，实现真正意义上的“智能数据挖掘”的深入探讨。
评分这本书的标题《智能数据挖掘技术》一开始就牢牢吸引了我，作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，我一直深切关注着技术的演进，尤其是那些能够赋予数据“智慧”的手段。我满怀期待地翻开了第一页，希望能在这本书中找到突破性的理论框架、实操性极强的案例，以及能够指导我在实际工作中进行更高效、更智能的数据挖掘的宝贵经验。然而，当我深入阅读后，发现这本书的侧重点似乎与我最初的期望有所偏差。它并没有像我预期的那样，深入剖析诸如深度学习在异常检测中的最新进展，或是如何在海量非结构化数据中精准提取商业洞察的算法模型。相反，它更多地聚焦于数据采集的标准化流程、数据清洗的通用性技巧，以及一些基础的统计学概念在数据预处理阶段的应用。坦白说，这些内容虽然重要，并且构成了任何数据挖掘项目的基础，但它们本身并不属于“智能”的范畴。我一直在寻找的是那些能够让机器自主学习、推理，甚至预测未来趋势的技术，例如强化学习在用户行为预测中的应用，或者自然语言处理在文本情感分析中的最新突破。这本书虽然提及了机器学习的一些入门概念，但并没有深入到那些能够真正体现“智能”的数据挖掘方法，比如如何构建能够自我优化的模型，或者如何利用生成对抗网络（GANs）进行数据增强以解决数据稀疏性问题。整体而言，这本书更像是一本扎实的数据工程和基础数据分析指南，它为读者打下了坚实的地基，但关于“智能”这一层，似乎还有待进一步的探索和深化。我希望未来能够看到更多关于主动学习、迁移学习、联邦学习等前沿技术在数据挖掘领域的深度解析，以及它们如何帮助我们从数据中挖掘出更深层次、更具价值的“智能”。
评分《智能数据挖掘技术》这个书名，立刻勾起了我对未来数据应用的无限遐想。我是一名热衷于探索数据潜能的开发者，总是在寻找能够让数据“活”起来、拥有自主学习和决策能力的方法。我希望这本书能为我打开一扇通往未来数据挖掘殿堂的大门，让我得以窥见那些能够驱动智能时代发展的核心技术。然而，当我带着这份期待逐页翻阅时，我发现这本书的内容，在某种程度上，更像是一本关于“如何高效处理和分析数据”的指南，而非我所设想的那种聚焦于“智能”本身的深度探索。书中详细地阐述了数据采集、清洗、转换以及特征工程等数据预处理的关键步骤，并对一些常用的算法，如关联规则挖掘、分类和聚类等，进行了详细的介绍。这些内容无疑是构成任何数据挖掘项目的基础，而且讲解得相当细致，对于初学者来说，能够获得一个扎实的数据挖掘知识体系。然而，我一直在寻找的是关于如何让数据挖掘过程本身变得“智能”的内容，例如，如何构建能够自适应数据变化而自动调整的模型；如何利用迁移学习，将已有的智能模型应用于新的、相似的数据集，从而加速学习过程；或者如何使用强化学习，让模型在与环境的交互中不断优化其决策策略，最终实现更高级别的智能。本书对“智能”的定义，似乎更多地停留在算法的“自动化”和“智能化”的表述上，而我更希望看到的是关于数据挖掘系统能够展现出的“自主性”、“创造性”和“适应性”等更深层次的智能特征。尽管如此，它仍然为我提供了一个清晰的分析框架，帮助我理解数据挖掘的整个流程，并为我进一步探索更深层的智能技术指明了方向。
评分捧读《智能数据挖掘技术》这本书，我的内心充满了对未知领域探索的渴望。作为一名对数据背后隐藏价值充满好奇的研究人员，我一直关注着数据挖掘技术的最新动态，尤其对那些能够赋予数据“生命”和“智慧”的技术方向情有独钟。我深信，未来的数据挖掘将不再是简单的模式识别，而是更接近于一种智能化的认知过程。因此，我满怀期待地翻开了这本书，希望能够在这其中找到解锁数据“智能”密码的钥匙。然而，在阅读的过程中，我发现本书的内容似乎更多地聚焦于数据挖掘的“术”而非“道”。它详细地介绍了诸如决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等一系列经典的机器学习算法，并且对它们的数学原理和实现细节进行了深入的剖析。这些内容无疑是极其宝贵的，它们为理解数据挖掘的底层逻辑提供了坚实的基础。但是，我更希望看到的是关于如何将这些算法与更高级的人工智能思想相结合的探讨，例如如何利用深度学习模型来自动学习特征表示，从而摆脱传统手工特征工程的束缚；又或者如何运用生成对抗网络（GANs）来模拟和生成具有真实数据特性的数据，以解决数据稀疏性和隐私保护等难题。书中对“智能”的理解，似乎更多地体现在算法的“能力”上，例如模型的准确率、鲁棒性等，而我更倾向于关注数据本身所能体现出的“智能”属性，比如数据的自我组织、数据的涌现式行为，以及如何构建能够进行复杂推理和决策的智能系统。这本书为我夯实了数据挖掘的理论基础，但关于如何让数据本身变得“更聪明”，以及如何构建真正意义上的“智能数据挖掘系统”，仍有待进一步的深入研究和探讨。
评分《智能数据挖掘技术》的标题，立刻在我脑海中点燃了对数据处理和分析的无限热情。作为一名教育领域的从业者，我一直致力于利用数据来改进教学方法，提升学生的学习效果，并探索个性化教育的可能。我深信，“智能”是实现这些目标的关键。我满怀期待地翻开了这本书，希望从中找到如何让教育数据“说话”，并最终指导教育实践的智慧。书中对于教育数据预处理的介绍，如如何处理学生成绩的缺失值，如何识别学习行为的异常模式，以及如何对大量的学习记录数据进行标准化处理，都给我留下了深刻的印象。这些对于理解学生的学习状况和教学效果至关重要。同时，书中也介绍了在教育领域常见的几种数据挖掘技术，如学生成绩预测（分类）、学生群体划分（聚类）以及学习路径分析（关联规则），并对它们的原理和实际应用进行了较为详细的阐述。这些内容为我理解如何从教育数据中挖掘信息提供了坚实的基础。然而，我一直在寻找的是能够让我的教育决策更加“智能”的方法。我渴望看到的是如何利用更先进的人工智能技术，来分析学生的学习过程，例如如何运用深度学习模型来识别学生在学习过程中遇到的困难点，并提供针对性的辅导；如何利用自然语言处理技术来分析学生的书面作业和在线交流，评估他们的理解程度和思维能力；或者如何构建能够根据学生的个体差异，动态调整教学内容和进度的智能辅导系统。书中对“智能”的阐述，似乎更多地停留在算法层面的“自动化”和“优化”，而我更期待的是数据挖掘过程能够展现出的“智能”能力，例如学生学习行为的自我组织，以及如何构建能够进行深度分析和预测的智能教育评估系统。尽管如此，这本书为我巩固了教育数据分析的基础知识，并为我进一步探索更智能化的教育技术提供了宝贵的借鉴。
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