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Introduction to Data Mining

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Pang-Ning Tan
Pearson
2013-7-17
736
GBP 60.99
Paperback
9781292026152

图书标签: 数据挖掘  mining  data  DataMining   


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发表于2024-11-28

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图书描述

Introduction

Rapid advances in data collection and storage technology have enabled or

ganizations to accumulate vast amounts of data. However, extracting useful

information has proven extremely challenging. Often, traditional data analy

sis tools and techniques cannot be used because of the massive size of a data

set. Sometimes, the non-traditional nature of the data means that traditional

approaches cannot be applied even if the data set is relatively small. In other

situations, the questions that need to be answered cannot be addressed using

existing data analysis techniques, and thus, new methods need to be devel

oped.

Data mining is a technology that blends traditional data analysis methods

with sophisticated algorithms for processing large volumes of data. It has also

opened up exciting opportunities for exploring and analyzing new types of

data and for analyzing old types of data in new ways. In this introductory

chapter, we present an overview of data mining and outline the key topics

to be covered in this book. We start with a description of some well-known

applications that require new techniques for data analysis.

Business Point-of-sale data collection (bar code scanners, radio frequency

identification (RFID), and smart card technology) have allowed retailers to

collect up-to-the-minute data about customer purchases at the checkout coun

ters of their stores. Retailers can utilize this information, along with other

business-critical data such as Web logs from e-commerce Web sites and cus

tomer service records from call centers, to help them better understand the

needs of their customers and make more informed business decisions.

Data mining techniques can be used to support a wide range of business

intelligence applications such as customer profiling, targeted marketing, work

flow management, store layout, and fraud detection. It can also help retailers

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著者简介

Pang-Ning Tan现为密歇根州立大学计算机与工程系助理教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前,他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002-2003)。

Michael Steinbach 明尼苏达大学计算机与工程系研究员,在读博士。

Vipin Kumar明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。


图书目录


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读后感

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它是我关于数据挖掘这一方向的入门书。 书中讲了很多基础的数据挖掘算法,读完以后可以对这些算法的基本思想有个了解。书中的例子也很详尽,还是不错的。 但是研究生期间是指望发论文的,这些算法从学术上来说,只能算基础入门了。至于它们在实际工业应...  

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为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回归问题?为什么没有探讨回...  

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我的习惯就是在蹲坑的时候读一些艰涩高深的科学读物,这样有助于我在排泄的时候大脑保持高度的兴奋状态,不至于被熏晕或者不至于被引人入胜的小说情节所陶醉最后导致肛瘘…… 但是,这本书另我惊诧了…… 第一他不艰涩,是我读到过的关于统计、关于数据、关于计算的最科普的读...  

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主要是一些理论的讲解,对数据挖掘的总体起一个概述的作用,偏向于实际应用的较少!对各种算法也只是简单进行说明,然后进行应用,对于刚刚接触数据挖掘的同学有一些意义 内容涵盖方方面面,对于要深挖某个主题的话需要另找书籍结合阅读  

评分

这本书介绍的比较全面,某些内容在一般的书中是很少介绍的,内容浅显易懂。本人开始看中文版的,觉的中文版的写的不错,后来又看英文版的,就发现中文版的差太多了,推荐英文版的  

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