本书展示了如何系统地表达现实世界中的业务问题，从而可以利用数据挖掘技术来解决。重点介绍如何将业务问题的口头表达或模糊的描述首先转换为定性的模型，然后再转换为定义明确的定量模型用于解决问题。最后描述了通过数据挖掘所发现的这些结论如何转换为战略的或技术的实现。 本书回答了各行各业各个层次的经营管理者，数据挖掘工具的真正用户所面临的许多非常切实的问题，例如、数据挖掘技术能够在哪些领域中最有效地应用？如何建立挖掘模型，从而把业务问题转化为数据挖掘能够解决的形式？如何为数据挖掘工具准备数据？等等，并给出了实际解决方案。 主要内容： 如何发现、构建和提炼在业务情景中有用的模型 如何设计、发现和开发数据以便进行数据挖型 为各种业务情景挖掘数据的实用方法 用于构建模型和挖掘的综合、易用、完全交互的方法 附加的在线资源，包括各种方法和可下载的载件工具

本书展示了如何系统地表达现实世界中的业务问题，从而可以利用数据挖掘技术来解决。重点介绍如何将业务问题的口头表达或模糊的描述首先转换为定性的模型，然后再转换为定义明确的定量模型用于解决问题。最后描述了通过数据挖掘所发现的这些结论如何转换为战略的或技术的实现。 本书回答了各行各业各个层次的经营管理者，数据挖掘工具的真正用户所面临的许多非常切实的问题，例如、数据挖掘技术能够在哪些领域中最有效地应用？如何建立挖掘模型，从而把业务问题转化为数据挖掘能够解决的形式？如何为数据挖掘工具准备数据？等等，并给出了实际解决方案。 主要内容： 如何发现、构建和提炼在业务情景中有用的模型 如何设计、发现和开发数据以便进行数据挖型 为各种业务情景挖掘数据的实用方法 用于构建模型和挖掘的综合、易用、完全交互的方法 附加的在线资源，包括各种方法和可下载的载件工具

本书系统地介绍了数据挖掘理论、方法与应用，包括数据特征分析与预处理，经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等），大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）等理论与方法。在此基础上，每章均有基于Python语言的实例应用。本书可以作为高等院校数据科学与大数据技术专业相关课程的教材，以及计算机、软件工程等专业的教材或参考书。高职高专学校相关专业也可选用部分内容开展教学。

《数据挖掘(第2版)》较全面系统地介绍了数据挖掘中常用和常见的数据挖掘方法，以及文本与视频数据挖掘方法。《数据挖掘(第2版)》的主要内容包括：数据挖掘基本知识、数据挖掘预处理方法、决策树分类及其他分类方法、关联知识挖掘方法、各种聚类分析方法，以及文本挖掘所涉及表示、分类和聚类等方法，还包括视频挖掘所涉及的视频镜头检测、字幕提取、视频摘要和视频检索等主要分析方法。数据挖掘技术，又称为数据库知识发现，是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工作积累与教学经验，编著此书。

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、...(展开全部)

“如果你想学习如何用一款统计专家和数据挖掘专家所开发的免费软件包，那就选这本书吧。本书包括大量实际案例，它们充分体现了R软件的广度和深度。” —— Bernhard Pfahringer, 新西兰怀卡托大学 本书利用大量给出必要步骤、代码和数据的具体案例，详细描述了数据挖掘的主要过程和技术，广泛涵盖数据大小、数据类型、分析目标、分析工具等方面的各种具有挑战性的问题。 本书的支持网站（http://www.liaad.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/）给出了案例研究的所有代码、数据集以及R函数包。 本书特色 通过仔细选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术。 给出的代码和方法可以方便地复制或者改编后应用于自己的问题。 不要求读者具有R、数据挖掘或统计技术的基础知识。 包含R和MySQL基础知识的简介。 提供了对数据挖掘技术的特性、...(展开全部)

《数据挖掘与应用》全面地介绍了数据挖掘的相关主题.包括数据理解与数据准备、关联规则挖掘、多元统计中的降维方法、聚类分析、神经网络、决策树方法、模型评估等内容。全书体系完整，文字精炼，注重对数据挖掘方法的直觉理解及其应用：同时，保持了一定的严谨性，为学生理解和运用这些方法提供了坚实的基础。 《数据挖掘与应用》实例丰富，并附有相应SAS程序，以便于学生尽快理解相关内容并用以解决实际问题。 《数据挖掘与应用》配有教辅，可以免费提供给任课教师使用。如需要，欢迎填写书后的“教师反馈及课件申请表’索取。

本书基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。书中系统、全面地介绍了数据挖掘领域的理论、技术工具以及实践方法。主要内容包括：数据挖掘方法论、数据理解和数据准备、缺失数据、关联规则挖掘、多元统计降维、聚类分析、线性回归和广义线性回归、回归模型规则化、神经网络、决策树、支持向量机、模型评估、模型组合、协同过滤等。 书中在每种数据挖掘技术后，均辅以大量医疗、金融、营销、保险、政府部门等应用案例，并均配有相关应用的 SAS 和 R 代码，以及视频课程二维码。 第二版在头一版的基础上，增加了缺失数据、回归模型中的规则化和变量选择、卷积神经网络、支持向量机、协同过滤这5章内容。在已有各章内，本书亦增加了新的内容和示例。近些年来，R因为其自由、免费、开源，已经发展为数据分析领域*强大的软件之一。因此，本书除了继续展示 SAS 程序，还增加了 R 程序。

Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时，Python作为脚本型（胶水）语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁，可读性强，从而能降低程序的维护成本。不仅如此，Python支持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。

本书基于北京大学光华管理学院“数据挖掘与应用”课程。书中系统、全面地介绍了数据挖掘领域的理论、技术工具以及实践方法。主要内容包括：数据挖掘方法论、数据理解和数据准备、缺失数据、关联规则挖掘、多元统计降维、聚类分析、线性回归和广义线性回归、回归模型规则化、神经网络、决策树、支持向量机、模型评估、模型组合、协同过滤等。 书中在每种数据挖掘技术后，均辅以大量医疗、金融、营销、保险、政府部门等应用案例，并均配有相关应用的 SAS 和 R 代码，以及视频课程二维码。 第二版在头一版的基础上，增加了缺失数据、回归模型中的规则化和变量选择、卷积神经网络、支持向量机、协同过滤这5章内容。在已有各章内，本书亦增加了新的内容和示例。近些年来，R因为其自由、免费、开源，已经发展为数据分析领域*强大的软件之一。因此，本书除了继续展示 SAS 程序，还增加了 R 程序。