出版社:机械工业出版社
年代:2016
定价:79.0
全书规划上中下三篇,上篇将系统讲解数据挖掘涉及的各类技术,包括:数据挖掘基础知识(包括常用的概念、数学知识、数据挖掘流程,而不是通常的绪论或概论)、数据预处理方法和技术、关联技术、分类技术、聚类技术和数据立方技术等内容,每个部分都包含相关算法的讲解,包括算法理论基础、算法使用经验、应用案例,每个应用案例都将有Matlab源程序,以便读者通过模仿的方式来加深对知识的学习。中篇甄选几个典型的数据挖掘应用案例,包括搜索引擎文本挖掘、银行信用评级、电子商务精确营销、广告投放、手机客户精准挖掘等。通过这些案例的介绍来加深读者对数据挖掘技术的理解和应用场景的熟悉,从而培养读者对数据挖掘的应用感或者说项目感。下篇将总结数据挖掘中的项目经验、心得和感悟,以将读者提升到数据挖掘的更高境界。数据挖掘技术的现实使用更像是一门艺术,对不同的数据、不同的场景,技术的使用可能完全不同,所以非常有必要增强读者对各种技术的驾驭能力。这部分将介绍如何培养读者对数据挖掘技术的驾驭感,各种技术的使用场景、心得、技巧,以及技术优化、评判等内容。更直接地说就是让读者知道如何去有效高效地使用各种技术。