数据挖掘技术与工程实践 (大数据技术丛书 2)

《数据挖掘技术与工程实践》系统讲解数据挖掘应用系统的实现方法，包含数据挖掘的基本概念与系统实现的全过程。本书作者根据自己20多年数据挖掘方面的工程经验，总结了数据挖掘的理论知识和实践经验，提供了大量一线资料。本书首先介绍数据挖掘的基本概念和误区，然后根据实际工作流程来讲解如何实现一个数据挖掘应用系统，最后总结了数据挖掘的常用工具。数据挖掘应用系统实现的流程包括数据的探索与准备、算法的应用、案例分析、行业应用特点、应用系统的开发、应用系统的充分使用等。书中介绍了大量数据挖掘的相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等，不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些新算法，例如秩相关因子选择算法、矢量相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。还剖析了几个热门领域的实际应用，涉及医药学、信息安全等领域的应用。《数据挖掘技术与工程实践》可供数据挖掘、数据仓库、数据库等领域的技术人员参考，也可供想建立智能计算系统的企业信息系统管理人员参考。

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