微瑕数据挖掘技术
￥ 24.9 5.0折 ￥ 49.8 全新
库存2件
作者杨晓波
出版社清华大学出版社
ISBN9787302651444
出版时间2024-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价49.8元
货号2170-9787302651444
上书时间2024-12-10
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基本信息
书名:数据挖掘技术
定价：49.8元
作者:杨晓波
出版社：清华大学出版社
出版日期：2024-01-01
ISBN：9787302651444
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装帧：平装
开本：16开
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全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术，内容简洁明快，配套微课视频和在线作业系统
内容提要
本书完整、全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究的进展，重点论述数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容，还全面讲述OLAP和数据挖掘常用算法，并研讨数据挖掘体系结构及其重要的应用领域。本书共7章： 章是数据挖掘概述； 第2章对数据挖掘进行历史回顾并介绍目前的研究现状； 第3章着重讨论数据挖掘的常用算法和工具； 第4章分析数据挖掘的体系结构； 第5章介绍数据挖掘技术在相关领域的应用情况； 第6章分析数据挖掘的研究方向和发展趋势； 第7章介绍Python数据挖掘的实操案例。本书除第7章外每章后均附有习题。本书是一本适用于“数据分析”“数据挖掘”“知识发现”课程的教材，可以作为高等学校信息管理、数理统计等专业的本科生或研究生的专业课教材，也可以作为各类相关培训班的教材，还可以作为数据挖掘和知识发现领域的研究人员、开发人员的参考书。
目录
扫码下载源码章数据挖掘概述1.1什么是数据挖掘1.2挖掘哪种信息1.3数据挖掘能做什么1.4前途光明的数据挖掘技术习题第2章数据挖掘的历史回顾与研究现状2.1历史回顾2.2研究现状习题第3章数据挖掘的常用算法和工具3.1数据仓库、数据集市与数据挖掘的关系3.1.1数据仓库3.1.2数据集市3.1.3数据挖掘3.2数据挖掘理论简介3.3数据挖掘的常用算法3.3.1数据抽取3.3.2分类发现3.3.3聚类3.3.4关联规则发现3.3.5K近邻算法3.3.6支持向量机算法3.3.7频繁项集挖掘算法3.4数据挖掘的其他方法3.4.1多层次数据汇总归纳3.4.2决策树方法3.4.3神经网络方法3.4.4覆盖正例排斥反例方法3.4.5粗糙集方法3.4.6遗传算法3.4.7公式发现3.4.8统计分析方法3.4.9模糊理论方法3.4.10可视化技术3.5空间数据库的数据挖掘3.5.1归纳方法3.5.2聚集方法3.5.3统计信息网格算法3.5.4空间聚集和特征邻近关系挖掘3.6数据挖掘工具3.7数据挖掘的评价工具3.7.1可产生的模式种类的多少3.7.2解决复杂问题的能力3.7.3易操作性3.7.4数据存取能力3.7.5与其他产品的接口习题第4章数据挖掘是如何工作的4.1数据挖掘的基本流程4.2数据挖掘的体系结构4.3集成后的数据挖掘体系4.4产生利润的工具习题第5章数据挖掘技术的应用5.1网络数据挖掘5.2数据挖掘在CRM中的核心作用5.3数据挖掘在电信业中的应用5.4数据挖掘在风险评估中的应用5.5数据挖掘在通信网络警报处理中的应用5.6数据挖掘在交通领域的应用5.7数据挖掘技术在信用卡业务中的应用5.8数据挖掘技术助力新冠病毒感染疫情防控5.9空间数据挖掘在地理信息系统中的应用5.10数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用5.11数据挖掘技术在证券行业中的应用5.12数据挖掘技术在钢铁行业质量管理中的应用习题第6章数据挖掘的研究方向和发展趋势6.1研究方向6.1.1处理不同类型的数据6.1.2数据快照和时间戳方法6.1.3数据挖掘算法的有效性和可测性6.1.4交互性用户界面6.1.5在多抽象层上交互式挖掘知识6.1.6从不同数据源挖掘信息6.1.7私有性和安全性6.1.8和其他系统的集成6.1.9Internet上的知识发现6.2发展趋势6.2.1挖掘分布式、异质、遗留数据库6.2.2多媒体数据挖掘6.2.3对知识发现方法的应用6.2.4数据挖掘的安全和隐私问题习题第7章Python数据挖掘实操案例7.1实验目的7.2实验原理7.3实验环境7.4实验内容7.5实验步骤7.6思考与总结参考文献
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序言
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