本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为新时代的核心资源，数据分析与数据挖掘作为一门交叉学科，在各个领域发挥着越来越重要的作用。《数据分析与数据挖掘》课本作为该领域的经典教材，为读者提供了丰富的理论知识与实践经验，本文将从以下几个方面对《数据分析与数据挖掘》课本进行深入剖析，以揭示数据之美，挖掘信息宝藏。
课本概述
《数据分析与数据挖掘》课本由清华大学出版社于2015年出版，作者为李航、张宇等，全书共分为九章，涵盖了数据挖掘的基本概念、方法、技术和应用等多个方面，以下是各章节的主要内容：
1、数据挖掘概述：介绍数据挖掘的基本概念、任务、方法和应用领域。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据预处理：阐述数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术。
3、特征选择与转换：介绍特征选择、特征提取、特征融合和特征降维等方法。
4、关联规则挖掘：讲解关联规则挖掘的基本概念、算法和应用。
5、聚类分析：探讨聚类分析的基本原理、算法和应用。
6、分类与预测：介绍分类算法、预测算法和应用。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
7、异常检测：阐述异常检测的基本概念、算法和应用。
8、社会网络分析：讲解社会网络分析的基本概念、算法和应用。
9、数据挖掘应用：介绍数据挖掘在各个领域的应用案例。
课本特色
1、系统性：全书结构严谨，逻辑清晰，从基本概念到应用案例，层层递进，使读者能够全面了解数据挖掘的全过程。
2、实用性：课本结合实际案例，深入浅出地讲解数据挖掘算法和应用，使读者能够将理论知识应用于实际项目中。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、案例丰富：全书收录了多个行业的数据挖掘应用案例，如电子商务、金融、医疗、教育等，使读者能够了解数据挖掘在不同领域的应用。
4、技术更新：课本紧跟数据挖掘领域的最新技术发展，介绍了多种新兴算法和应用，使读者能够掌握最新的数据挖掘技术。
《数据分析与数据挖掘》课本作为一门经典教材，为读者提供了丰富的理论知识与实践经验，通过对该课本的深入剖析，我们不仅能够了解数据挖掘的基本概念和方法，还能掌握最新的技术发展动态，在新时代背景下，数据分析与数据挖掘已成为各行各业的重要工具，相信《数据分析与数据挖掘》课本能够为广大读者开启数据之美的大门，挖掘信息宝藏。
标签： #数据分析与数据挖掘课本
评论列表