本文目录导读：
图片来源于网络，如有侵权联系删除
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为众多企业和研究机构关注的焦点，为了帮助广大读者深入了解数据挖掘技术，机械工业出版社精心策划并出版了《数据挖掘机》一书，本文将从以下几个方面对本书进行详细介绍，以期为读者提供有益的参考。
本书概述
《数据挖掘机》一书由多位数据挖掘领域的知名专家联合编写，旨在为广大读者提供一套全面、系统、实用的数据挖掘知识体系，本书共分为十章，涵盖了数据挖掘的基本概念、技术原理、应用领域以及实践案例等内容。
本书特色
1、系统性强：本书从数据挖掘的起源、发展、应用等方面进行全面梳理，使读者能够系统地了解数据挖掘的全貌。
2、实用性强：本书不仅介绍了数据挖掘的理论知识，还提供了大量的实践案例，使读者能够将所学知识应用到实际工作中。
3、通俗易懂：本书语言简洁明了，避免了过于专业的术语，使读者能够轻松理解数据挖掘的核心概念。
4、立体化教学：本书结合了文字、图表、案例等多种形式，使读者能够全方位地掌握数据挖掘技术。
1、第1章：数据挖掘概述
本章介绍了数据挖掘的基本概念、发展历程、应用领域以及数据挖掘与传统数据分析的区别。
2、第2章：数据预处理
本章讲述了数据预处理的基本方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、第3章：数据挖掘技术
本章介绍了数据挖掘的主要技术，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
4、第4章：文本挖掘
本章探讨了文本挖掘的基本概念、技术原理以及应用案例。
5、第5章：社交网络分析
本章介绍了社交网络分析的基本方法，包括网络结构分析、网络演化分析等。
6、第6章：可视化技术
本章讲述了数据可视化的基本原理、方法以及在实际应用中的案例分析。
7、第7章：数据挖掘在商业领域的应用
本章介绍了数据挖掘在商业领域的应用案例，如市场细分、客户关系管理、供应链管理等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
8、第8章：数据挖掘在金融领域的应用
本章探讨了数据挖掘在金融领域的应用案例，如信用风险评估、欺诈检测、风险管理等。
9、第9章：数据挖掘在医疗领域的应用
本章介绍了数据挖掘在医疗领域的应用案例，如疾病预测、药物研发、健康管理等。
10、第10章：数据挖掘的未来发展趋势
本章分析了数据挖掘的未来发展趋势，包括人工智能、深度学习、大数据等技术对数据挖掘的影响。
《数据挖掘机》一书作为一本权威的数据挖掘指南，为广大读者提供了丰富的数据挖掘知识和实践案例，通过阅读本书，读者可以全面了解数据挖掘技术，并将其应用于实际工作中，相信本书会成为广大数据挖掘爱好者和从业者不可或缺的参考资料。
标签： #数据挖掘机data grab
评论列表