数据挖掘

出版社:机械工业出版社
出版日期:2001-8
ISBN:9787111090489
作者:[加] Jiawei Han,Micheline Kamber
页数:374页

作者简介

这本书系统地论述数据挖掘的基本概念、基本技术和最新进展。全书分10章，全面而深入地介绍数据库技术的发展和数据挖掘的应用，数据仓库和联机分析技术，数据预处理技术（数据清理、数据集成和转换、数据归约），数据挖掘技术（数据的分类、预测、关联和聚类），先进数据库系统中的数据挖掘方法，以及数据挖掘的应用和一些具有挑战性的问题。书中注重实效，在讨论概念与技术时辅以实例，并提供代表性算法。

书籍目录

译者序

序

前言

第1章 引言

第2章 数据仓库和数据挖掘的OLAP技术

第3章 数据预处理

第4章 数据挖掘原语、语言和系统结构

第5章 概念描述：特征化与比较

第6章 挖掘大型数据库中的关联规则

第7章 分类和预测

第8章 聚类分析

第9章 复杂类型数据的挖掘

第10章 数据挖掘的应用和发展趋势

附录

参考文献

索引

编辑推荐

　  数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。《数据挖掘（概念与技术）》从数据库角度全面、系统地介绍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，是一本可读性极佳的教材。适合作为相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材，同时也可供从事数据挖掘研究和应用开发工作的相关人员作为必备的参考书。

图书封面

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精彩书评 (总计5条)

应该说这部书可以把人引进门，但看了之后，总觉得还有些概念模糊之处，比如说数据挖掘的理论来源是什么？如何把这些算法从本质上分类？我觉得，这方面，《实用数据挖掘》会更好些。另外，如何使用简单的软件，为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢？这方面，我只读过《可视化数据挖掘》，觉得很不错，为读者提供了一个简单的手段，没读过其他的书，也不好妄加评论了。
这本书被翻译的佶屈聱牙，除了给学习数据挖掘的人增添负担，什么积极的作用的没有。不知道有多少人因为这本不通的书而失去对数据挖掘的兴趣。教授真的是毁人不倦啊，各种官方语言，妈的是要当官吗？
推荐几个数据分析网站随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临，我们一起感受数据的力量吧！数据分析交流群推荐：165678692 来源：corn整理1、商业数据分析论坛[dp论坛] http://www.datapanda.net/forum.php由一群热爱数据行业的大学生在11年创立，内容更新快，资源涵盖面广，从数据分析软件学习，到数据资源分享等应有尽有，通过几年的发展，积累庞大的会员群，一起交流分享数据资讯。2、人大经济论坛-计量经济学与统计区 http://www.pinggu.org/bbs/index.php?gid=148业内人士都应该去过的门户，主要涉及计量经济学、统计学、数据挖掘、统计软件、数据等经济学相关问题交流统计软件交流3、中国统计论坛 http://bbs.itongji.cn属于中国统计网的交流论坛，中国统计论坛-BBS.iTongji.CN 提供统计软件,统计教程,统计年鉴,统计论文,统计资料下载,统计认证,培训就业资讯,技术文章学习等的专业数据分析技术论坛。4、数据挖掘学习交流论坛 http://www.businessanalysis.cn/统计软件CRM,Data Mining,Data analysis,SPSS,SAS,SAP ,数据挖掘学习交流论坛。5、数据分析论坛 http://www.spsschina.com/SPSS论坛,主要涉及数据分析,数据调查,市场调研,SPSS相关软件交流的平台。6、网站数据分析 http://webdataanalysis.net/通过网站分析与数据分析实现网站优化，主要涉及网站分析的一些维度和分析模型，互联网从业者可以去看看，类似的还有“网站分析在中国”、“网站分析二三事”等。7、数据分析 http://www.shujufenxi.com/数据分析网是中国行业数据的分析家，免费提供统计数据、分析软件、数据分析方法学习资料，并代写数据分析报告，致力为广大数据分析爱好者提供信息咨询服务。8、数据挖掘研究院 http://www.chinakdd.com/数据挖掘研究院，比较早的一个门户，内容比较丰富，但是欠系统性的整理，主要涉及一些工具的使用和算法的研究，有兴趣的可以去找找看。9、S-PLUS、R统计论坛 http://www.magnsoftbi.com/forum/default.asp是北京宏能畅然数据应用有限公司旗下的一个门户，专注于数据分析、数据挖掘与商业智能应用，S-PLUS和R软件的技术交流平台。

精彩短评 (总计39条)

买了这本书，没有看完。专业书籍要看完，非常考验耐心啊。]韩家炜
为了开卷考试才买的，匆匆翻了一个下午，发现买迟了。早些到手，今年的挖掘作业，还至于这么纠结么....
翻译太烂
翻译一般咯
大学之后买书就少了，但这本书买来一直放在身边当字典一般来查。
只看了关联数据挖掘一章，觉得还不错了
Prof. Han的一本大作，从入门开始介绍，覆盖的范围广，解释的专业术语很多，如果再能有一些机器学习的内容就更好了，最好能结合代码。
数据挖掘的经典之作，学习数据挖掘必读之书
介绍面向数据库的方法比较有用偏统计的部分因为不做深入介绍而没有太大价值总体来说如同一个索引以介绍概念和方法概述为主至于翻译我是无力吐槽还好大部分概念方法后面都附带了英文
专业书籍，韩教授的作品，全面，深入，英文原版更好一点
多少看过几眼的资料书或专业书
教材用书
是我看过将数据挖掘最经典，最清楚明了的一本书
数据挖掘的经典教材！
数据挖掘的教科书式的经典书籍
还没看完一点点看的觉得讲的还可以。推荐。觉得还是外文来的书比较好。真的
不成体系。可能跟作者当时的工作的特征有关系吧。
这种教科书式的，不适合我，我觉得课外去了解的知识，就要通俗易懂一点，这本书更多的是在堆砌概念，没有一些引导读者思维的内容，看了四章，放弃。
这本书是老师推荐我读的，刚开始读的时候感觉只有理论很没有意思，在工作的时候再看这本书，发现书中其实讲的都是很前沿的技术，未来这些技术都要靠我们用代码实现
: TP274/4439
数据挖掘入门很好的书籍
没觉得写得很好，感觉就是了解一下。。
数据挖掘经典的书籍
数据挖掘课本
结合计量经济学一起读
再看深一些
数据挖掘经典丛书
DM入门书籍，介绍了一些经典算法
前面的概念很多很反胃。第五章开始不错~ 另外，与数据挖掘与clementine实践比起来这书在决策树流程书写上更严谨；与机器学习比起来会多谈一句算法的思想。只是，那都是我看了别的书后再看此书发现的本书不适合初学者个人感觉。
经典数据挖掘入门教材
数学
浏览过该书的一两章。做参考用吧
大致翻了翻，入门读物
看着各种别扭不知道是不是翻译的问题=。= 直接看第三版好了
数据挖掘的经典入门书籍
高端
跳读，入门还是不错的，从目录就可以看出内容挺全面，能撑起基本理论框架，对整个数据挖掘有个范围上的认识，但这翻译是渣渣啊！！！！！！而且很多术语在前面都蹦出来实在是让人一头雾水，感觉非常“不友好”的说~ 话说我看的版本估计太老了，虽然说架子撑起来了但是完全没办法估算这些内容的进展和热点啊
深奥啊
没有看懂

数据挖掘

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