具体描述
《数据挖掘技术》较为系统地介绍了数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术以及数据挖掘的最新进展，并以较大篇幅叙述了数据挖掘在复杂工业系统中的应用情况。《数据挖掘技术》深入而系统地阐述了数据挖掘的研究历史和现状、数据挖掘与数理统计的关系、数据挖掘技术（包括语义网络、智能体、分类、预测、复杂类型数据等基础概念和技术）、数据库系统及专家系统中的数据挖掘方式、数据挖掘的应用及一些具有挑战性的研究课题，对每类问题均提供了代表性算法和具体应用法则。全书共分7章，主要内容包括数据挖掘综述、从数理统计到数据挖掘、语义网络挖掘及其应用、智能体挖掘及其应用、分类挖掘及其应用、预测挖掘及其应用和复杂类型数据挖掘及其应用。
《数据挖掘技术》可作为高等院校自动化、电子信息、测控技术与仪表、电气工程、系统工程、机电工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为相关专业工程技术人员的自学参考书。
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用户评价
对于我这种偏向于应用层面的学习者来说，我最看重的就是工具链的整合能力。很多书只停留在理论层面，或者只讲解单一语言的实现细节，导致我学完后依然不知道如何将这些知识整合到一个实际的数据产品流程中去。这本书的独特之处在于，它清晰地勾勒出一条从数据采集、清洗、特征工程、模型训练、调优到最终部署的完整闭环。它在讲解特征工程时，没有仅仅停留在离散化、归一化这些基础操作上，而是深入探讨了如何利用领域知识构建高阶特征，比如在文本挖掘中如何利用TF-IDF和词向量来捕捉语义信息，这正是实际项目中提效的关键。在模型部署这一块，虽然篇幅不长，但作者明确指出了模型版本控制、实时预测接口搭建等工程化问题的重要性，并简要介绍了容器化技术（如Docker）在模型部署中的潜力。这使得整本书读下来，我感觉我不是在学习一系列孤立的技术点，而是在掌握一套完整的、可落地的“数据产品构建方法论”。它为我未来在企业内部推动数据驱动决策提供了坚实的理论基础和清晰的实践路径，读完后信心倍增。
评分这本《数据挖掘技术》的书，我拿到手的时候，其实是带着一种既期待又有点忐忑的心情。我之前接触过一些数据分析的入门书籍，了解了一些基本概念，但总觉得那些内容浮于表面，真正想深入挖掘数据背后的“金矿”，总感觉缺少一把趁手的工具。这本书的封面设计挺朴实的，没有那种花里胡哨的特效，反而透着一股专业的气息。我翻开目录，首先被那些章节标题吸引住了，什么“关联规则学习的深度剖析”、“高维数据降维的艺术”、“时间序列模型的演进与应用”，每一个词都像是在向我招手，暗示着里面藏着扎实的干货。我最感兴趣的是关于聚类算法的那一部分，作者似乎没有满足于简单的K-means介绍，而是深入探讨了DBSCAN、谱聚类等更复杂、更适合处理非凸形状数据集的方法。阅读的过程中，我发现作者在解释每一个算法时，都会结合实际的业务场景进行案例分析，比如如何用聚类来划分电商用户群体，如何用分类模型预测客户流失。这种理论与实践紧密结合的写法，极大地帮助我理解了那些抽象的数学公式背后的实际意义。而且，书中对算法的优缺点对比分析得非常到位，没有盲目推崇某一种技术，而是教导读者根据具体数据的特性来选择最合适的工具，这才是真正的数据科学思维，而不是简单的技术堆砌。读完这部分，我感觉自己对如何“审视”数据，建立起了一套更加系统和严谨的框架。
评分这本书的结构安排，我觉得是其一大亮点，它不像有些教科书那样按照“历史发展顺序”或者“技术复杂度递增”来编排，而是更侧重于“问题导向”。它把数据挖掘的整个流程拆解成了若干个核心任务模块，比如数据预处理的挑战、特征工程的重要性、模型评估的陷阱等等。我特别喜欢其中关于“异常检测”的那一章，在当前大数据环境下，识别出那些不合规、有风险的数据点，比简单地分类和预测更为关键。书中详细对比了基于统计的方法（如Z-score）和基于距离、基于密度的异常检测技术，并且讨论了在传感器数据、金融交易数据中应用这些方法的注意事项。这让我意识到，数据挖掘不仅仅是找出“多数人”的规律，更重要的是找出那个“少数的例外”。书里对模型评估的批判性思考也极其深刻，它没有满足于准确率（Accuracy）这个单一指标，而是花了大量篇幅去解释精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及在不平衡数据集下使用ROC曲线和AUC值的重要性。这种不偏科的、全面的视角，让我对如何科学地衡量一个挖掘模型的优劣有了更成熟的认识，避免了陷入“数字的自欺欺人”之中。
评分说实话，市面上很多号称“技术”的书籍，读完后总感觉意犹未尽，像是看了一堆高级的“说明书”，缺乏对更深层次哲学的探讨。但《数据挖掘技术》这本书在讲解完那些硬核算法和技术之后，并没有戛然而止，它在最后几章，开始讨论数据挖掘的伦理和社会影响，这一点让我非常触动，也觉得这本书的格局一下子打开了。比如，书中专门开辟了一个章节来讨论算法的“黑箱问题”——即深度学习模型虽然性能强大，但其决策过程往往难以解释。作者探讨了可解释性AI（XAI）的一些初步尝试，比如SHAP值和LIME方法，并严肃地指出了在医疗诊断或司法判决等高风险领域应用不可解释模型所潜藏的风险。这不仅仅是技术探讨，更是对技术责任的追问。这种将冰冷的技术与火热的社会责任结合起来的叙事方式，使得这本书的阅读体验非常饱满。它教会我的不只是“如何做”，更重要的是“在做什么”以及“应该以何种态度去做”，这对于一个希望在数据领域长期发展的人来说，是至关重要的软性指导。
评分说实话，我这个人对纯理论的书籍总是有点敬而远之，总觉得那些公式和定理堆砌起来的书，读起来特别费劲，像是啃一块硬骨头。然而，《数据挖掘技术》这本书在这一点上，处理得相当巧妙。它并没有回避深度和广度，但它在呈现复杂概念时，总能找到一个非常人性化的切入点。比如，它讲解贝叶斯分类器时，不是直接扔出一个复杂的概率公式，而是先从一个生活中的小例子开始——比如判断一个邮件是不是垃圾邮件的场景，然后循序渐进地引入先验概率、似然度，最后才自然而然地推导出那个著名的定理。这种“搭脚手架”式的讲解方式，让我这个基础相对薄弱的读者也能跟上节奏，不至于在某个知识点上卡壳太久。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些编程实现上的建议，虽然没有提供完整的代码库，但它会明确指出在Python或R中，应该使用哪些库的哪些函数来实现特定的步骤，这对于我这种习惯于动手实践的学习者来说，简直是雪中送炭。我立刻按照书中的思路，在自己的笔记本电脑上跑了一些示例代码，亲眼看到数据是如何被处理、被建模的，那种成就感是单纯阅读文字无法比拟的。这本书的作者显然非常了解读者的学习曲线，知道在哪个节点需要一点小小的鼓励和明确的方向指引。
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