作 者: 韩家炜（Han，J.） 等
出版社： 机械工业出版社
ISBN：9787111391401
出版时间：2012-08-01
页数：496
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和全新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
Jiawei Han（韩家炜），是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励，包括ACM SIGKDD创新奖（2004）、IEEE计算机学会技术成就奖（2005）和IEEE W.Wallace McDowell奖（2009）。
他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编（2006—2011）和许多杂志的编委，包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。
Micheline Kamber，由加拿大魁北克蒙特利尔Concordia大学获计算机科学（人工智能专业）硕士学位。她曾是NSERC学者，作为研究者在McGill大学、西蒙-弗雷泽大学和瑞士工作。她的数据挖掘背景和以易于理解的形式写作的热情使得本书更受专业人员、教师和学生的欢迎。
Jian Pei（裴健），现在是西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。他在Jiawei Han的指导下，于2002年获西蒙-弗雷泽大学计算科学博士学位。他在数据挖掘、数据库、Web搜索和信息检索的主要学术论坛发表了大量文章，并积极服务于学术团体。
他的文章被引用数千次，并获多次荣誉奖。他是多种数据挖掘和数据分析杂志的助理编辑。
第1章 引论
第2章 认识数据
第3章 数据预处理
第4章 数据仓库与联机分析处理
第5章 数据立方体技术
第6章 挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法
第7章 高级模式挖掘
第8章 分类：基本概念
第9章 分类：高级方法
第10章 聚类分析：基本概念和方法
第11章 高级聚类分析
……
第1章 引论
本书是一个导论，介绍一个年青并且快速成长的领域——数据挖掘（又称从数据中发现知识，简称KDD）。
本书关注从各种各样的应用数据中发现有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术，特别是那些开发有效的、可伸缩的数据挖掘工具的卓越技术。
本章组织如下：在1.1节，我们将学习为什么需要数据挖掘和数据挖掘如何成为信息技术自然进化的一部分。
1.2节从知识发现过程定义数据挖掘。之后，我们将从各种角度学习数据挖掘，如可供挖掘的数据（1.3节），可以发现的模式（1.4节），所使用的技术（1.5节），以及应用（1.6节）。
这样，你将获得数据挖掘的多维视图。最后，1.7节概述数据挖掘研究和发展的主要问题。
1.1 为什么进行数据挖掘
需要是发明之母。——柏拉图
我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。1.1.1节考察数据挖掘如何通过提供从数据中发现知识的工具来满足这种需求。在1.1.2节，我们观察数据挖掘为何被视为信息技术的自然进化的结果。
……
End.
