數據挖掘原理與實踐pdf

⑴ 數據挖掘怎麼最快入門書籍或培訓都可以。

你可以找一本書，對數據挖掘背景和應用介紹比較細，具體方法使用和實例分析。
1、數據挖掘原理 漢德(David Hand), 曼尼拉(Heikki Mannila), 史密斯(Padhraic Smyth)著
2、數據挖掘技術:市場營銷、銷售與客戶關系管理領域應用:for marketing, sales, and customer relationship ma (美) Michael J. A. Berry, Gordon S. Linoff著

我喜歡讀外國寫的書，這是我剛借的書，我認為很好。你可以做個參考。還有可以看看數據挖掘論文，網上有很多。

⑵ 《Python數據挖掘入門與實踐》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《Python數據挖掘入門與實踐》（[澳] Robert Layton）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據挖掘入門與實踐

作者：[澳] Robert Layton

譯者：杜春曉

豆瓣評分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：252

內容簡介：

本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解演算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林演算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯演算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網路、深度學習、大數據處理等內容。

作者簡介：

Robert Layton

計算機科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度「谷歌編程之夏」項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。

譯者簡介：

杜春曉

英語語言文學學士，軟體工程碩士。其他譯著有《電子達人——我的第一本Raspberry Pi入門手冊》《Python數據分析》。新浪微博：@宜_生。

⑶ 《數據挖掘概念與技術（原書第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據挖掘》（（美）Jiawei Han）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據挖掘

作者：（美）Jiawei Han

譯者：范明

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2012-8

頁數：468

內容簡介：數據挖掘領域最具里程碑意義的經典著作

完整全面闡述該領域的重要知識和技術創新

這是一本數據挖掘和知識發現的優秀教材，結構合理、條理清晰。本書既保留了相當篇幅講述數據挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節介紹數據挖掘領域最新的技術和發展，因此既適合初學者學習又適合專業人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內容全面，能夠為有意深入研究相關技術的讀者提供足夠的參考和支持。總之， 強烈推薦從高年級本科生到專業人員和實踐者都來閱讀這本書！

—— 美國CHOICE雜志

這是一本非常優秀的數據挖掘教材，最新的第3版反映了數據挖掘領域的最新發展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網站、大量的習題集以及習題答案等。盡管這是一本數據挖掘的教材，但對於讀者沒有太高的要求，只需要讀者具有少量編程經驗並了解基本的資料庫設計和統計分析知識。還有兩點值得注意：第一，本書的參考書目是關於了解數據挖掘研究的非常好的參考列表；第二，書中的索引非常全面和有效，能夠幫助讀者很容易地定位相關知識點。其他學科的研究人員和分析人員，例如，流行病學家、金融分析師、心理測量研究人員，也會發現本書非常有用。

—— Computing Reviews

當代商業和科學領域大量激增的數據量要求我們採用更加復雜和精細的工具來進行數據分析、處理和挖掘。盡管近年來數據挖掘技術取得的長足進展使得我們廣泛收集數據越來越容易，但技術的發展依然難以匹配爆炸性的數據增長以及隨之而來的大量數據處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術和自動化工具來幫助我們將這些數據轉換為有用的信息和知識。

本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。每章都針對關鍵專題有單獨的指導，提供最佳演算法，並對怎樣將技術運用到實際工作中給出了經過實踐檢驗的實用型規則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當今最有力的數據挖掘技術，那本書正是你需要閱讀和學習的寶貴資源。本書是數據挖掘和知識發現領域內的所有教師、研究人員、開發人員和用戶都必讀的一本書。

【本書特色】

引入了許多演算法和實現示例，全部以易於理解的偽代碼編寫，適用於實際的大規模數據挖掘項目。

討論了一些高級主題，例如挖掘面向對象的關系型資料庫、空間資料庫、多媒體資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫、萬維網以及其他領域的應用等。

全面而實用地給出用於從海量數據中獲取盡可能多信息的概念和技術。

作者簡介：Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校計算機科學系Abel Bliss教授。由於在數據挖掘和資料庫系統領域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發的最佳創新獎，2005年IEEE Computer Society頒發的技術成就獎，2009年IEEE頒發的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學計算機科學碩士學位，她是NSERC Scholar，先後在加拿大麥吉爾大學、西蒙-弗雷澤大學及瑞士從事研究工作。

Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學計算機科學學院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導下獲得西蒙-弗雷澤大學博士學位。

⑷ 數據挖掘原理與實踐 pdf急

書名=數據挖掘原理與實踐
作者=蔣盛益，李霞，鄭琪編著
頁碼=271

ISBN=978-7-121-14050-1
出版社=北京：電子工業出版社 , 2011.08

附件已經上傳

⑸ 數據挖掘學習心得體會

正如柏拉圖所說：需要是發明之母。隨著信息時代的步伐不斷邁進，大量數據日積月累。我們迫切需要一種工具來滿塌談足從數據中發現知識的需求！而數據挖掘便應運而生了。正如書中所說：數據挖掘已經並且將繼續在我們從數據時代大步跨入信息時代的歷程中做出貢獻。

數據挖掘應當團余碰更正確的命名為「從數據中挖掘知識」，不過後者顯得過長了些。
數據挖掘——從大量數據中挖掘有趣模式和知識的過程。作為作為知識發現過程，他通常包括數據處理、數據集毀悄成、數據變換、模式發現、模式評估和知識表示六個步驟。
數據挖掘處理數據之多，挖掘模式之有趣，使用技術之大量，應用范圍之廣泛都將會是前所未有的；而數據挖掘任務之重也一直並存。這些問題將繼續激勵數據挖掘的進一步研究與改進。

關於數據挖掘的相關學習，推薦CDA數據師的相關課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」點擊預約免費試聽課。

⑹ 數據挖掘參考文獻有哪些

參考文獻
[1] 李嶶，李宛州.基於數據倉庫技術的進銷存系統的設計與實現.2001(10)：93-94
[2]Jiawei Han.數據挖掘概念與技術.機械工業出版社2001，8
[3]W.H.Inmon.數據倉庫.機械工業出版社2000，5
[4]林字等編著.數據倉庫原理與實踐.北京：人民郵電出版社，2003
[5]張春陽，周繼恩，劉貴全，蔡慶生.基於數據倉庫的決策支持系統的構建，計算機工程.2002(4)：249-252
[6]陳德軍，盛翊智，陳綿雲.基於數據倉庫的OLAP在DSS中的應用研究.2003(1)：30-31
[7]朱明，數據挖掘.合肥：中國科技大學出版社2002，5
[8] 陳京民等.數據倉庫與數據挖掘技術[M].北京:電子工業出版社,2002.
[9] 毛國君等.數據挖掘原理與演算法[M].北京:清華大學出版社,2005.
[10] 陳文偉等.數據挖掘技術[M].北京:北京工業大學出版社,2002.

⑺ 《數據挖掘與數據化運營實戰思路、方法、技巧與應用》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《數據挖掘與數據化運營實戰》（盧輝）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：數據挖掘與數據化運營實戰

作者：盧輝

豆瓣評分：7.2

出版社：機械工業出版社

出版年份：2013-6

頁數：276

內容簡介：

《數據挖掘與數據化運營實戰:思路、方法、技巧與應用》是目前有關數據挖掘在數據化運營實踐領域比較全面和系統的著作，也是諸多數據挖掘書籍中為數不多的穿插大量真實的實踐應用案例和場景的著作，更是創造性地針對數據化運營中不同分析挖掘課題類型，推出一一對應的分析思路集錦和相應的分析技巧集成，為讀者提供「菜單化」實戰錦囊的著作。作者結合自己數據化運營實踐中大量的項目經驗，用通俗易懂的「非技術」語言和大量活潑生動的案例，圍繞數據分析挖掘中的思路、方法、技巧與應用，全方位整理、總結、分享，幫助讀者深刻領會和掌握「以業務為核心，以思路為重點，以分析技術為輔佐」的數據挖掘實踐應用寶典。

《數據挖掘與數據化運營實戰:思路、方法、技巧與應用》共19章，分為三個部分：基礎篇（第1～4章）系統介紹了數據分析挖掘和數據化運營的相關背景、數據化運營中「協調配合」的核心，以及實踐中常見分析項目類型；實戰篇（第6～13章）主要介紹實踐中常見的分析挖掘技術的實用技巧，並對大量的實踐案例進行了全程分享展示；思想意識篇（第5章，第14～19章）主要是有關數據分析師的責任、意識、思維的培養和提升的總結和探索，以及一些有效的項目質控制度和經典的方法論介紹。

海報：

作者簡介：

盧輝，阿里巴巴商業智能部數據分析專家，從事資料庫營銷和數據化運營分析多年，曾在不同行業以商務拓展(BD)經理、項目經理、市場營銷部經理、高級咨詢顧問、數據分析專家的身份親歷大量的資料庫營銷和互聯網行業數據化運營應用項目。目前在阿里巴巴主要從事數據化運營的數據挖掘規劃、項目管理、實施，擁有比較豐富的互聯網行業數據化運營項目經驗。關注數據化運營的規劃和數據挖掘項目的管理。

⑻ 《深度學習核心技術與實踐》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《深度學習核心技術與實踐》（猿輔導研究團隊）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深度學習核心技術與實踐

作者：猿輔導研究團隊

豆瓣評分：6.4

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-2

頁數：528

內容簡介：

《深度學習核心技術與實踐》主要介紹深度學習的核心演算法，以及在計算機視覺、語音識別、自然語言處理中的相關應用。《深度學習核心技術與實踐》的作者們都是業界一線的深度學習從業者，所以書中所寫內容和業界聯系緊密，所涵蓋的深度學習相關知識點比較全面。《深度學習核心技術與實踐》主要講解原理，較少貼代碼。

《深度學習核心技術與實踐》適合深度學習從業人士或者相關研究生作為參考資料，也可以作為入門教程來大致了解深度學習的相關前沿技術。

作者簡介：

猿輔導應用研究團隊成立於2014年年中，一直從事深度學習在教育領域的應用和研究工作。團隊成員均畢業於北京大學、清華大學、上海交大、中科院、香港大學等知名高校，大多數擁有碩士或博士學位。研究方向涵蓋了圖像識別、語音識別、自然語言理解、數據挖掘、深度學習等領域。團隊成功運用深度學習技術，從零開始打造出活躍用戶過億的拍照搜題APP——小猿搜題，開源了分布式機器學習系統ytk-learn和分布式通信系統ytk-mp4j。此外，團隊自主研發的一系列成果均成功應用到猿輔導公司的產品中。包括：速算應用中的在線手寫識別、古詩詞背誦中的語音識別、英語口語智能批改、英文手寫拍照識別和英語作文智能批改等技術。

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《Python數據分析與挖掘實戰》（張良均）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析與挖掘實戰

作者：張良均

豆瓣評分：7.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-1

頁數：335

內容簡介：

10餘位數據挖掘領域資深專家和科研人員，10餘年大數據挖掘咨詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。

本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。

基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用演算法與原理進行了介紹。

實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。

作者簡介：

張良均 ，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫葯等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、貴州師范學院、韓山師范學院、廣東技術師范學院兼職教授，著有《神經網路實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。

⑽ 《錯覺AI如何通過數據挖掘誤導我們》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《錯覺》（[美]加里·史密斯）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：錯覺

作者：[美]加里·史密斯

譯者：鍾欣奕

豆瓣評分：7.1

出版社：中信出版社

出版年份：2019-11-1

頁數：352

內容簡介：

在人工智慧異常火熱的今天，很多人認為我們生活在一個不可思議的歷史時期，人工智慧和大數據可能比工業革命更能改變人的一生。然而這種說法未免言過其實，我們的生活確實可能有所改變，但並非一定是朝好的方面發展。我們過於武斷地認為計算機搜索和處理堆積如山的數據時不會出差錯，但計算機只是擅長收集、儲存和搜索數據，它們沒有常識或智慧，不知道數字和詞語的意思，無法評估資料庫中內容的相關性和有效性，它們沒有區分真數據、假數據和壞數據所需的人類判斷力，沒有分辨有理有據和虛假偽造的統計學模型所需的人類智能。

計算機挖掘大數據風行一時，但數據挖掘是人為而非智能，也是非常艱巨、危險的人工智慧形式。數據挖掘先是通過大量的數據走勢、相關關系來發現讓我們內心愉悅卻無實踐價值的模型，然後創造理論來解釋這些模型。作者通過「史密斯測試」和「得州神槍手謬誤」等實例說明，如果你挖掘和拷問數據的時間夠長、數量夠大，你總能得到自己想要的結果，然而這是相關關系卻並不是因果關系，只是自我選擇偏好，並沒有理論基礎也沒有實用價值。

在人工智慧時代，我們對計算機的熱愛不應該掩蓋我們對其局限性的思考，真正的危險不是計算機比我們更聰明，而是我們認為計算機具有人類的智慧和常識，數據挖掘就是「知識發現」，從而信任計算機為我們做出重要決定。更多的計算能力和更多的數據並不意味著更多的智能，我們需要對人類的智慧有更多的信心。

作者簡介：

加里·史密斯

波莫納學院經濟學教授，曾獲弗萊徹·瓊斯基金獎。他是耶魯大學經濟學博士，曾在耶魯大學擔任助理教授一職長達7年，兩度獲得教學獎，撰寫（或合著）過80多篇學術論文和12本書，包括《數據科學的9個陷阱》《基本統計、回歸和計量經濟學》《標准偏差：有缺陷的假設，扭曲的數據，以及其他欺騙統計數據的方法》《簡單統計學：如何輕松識破一本正經的胡說八道》《運氣爆棚？偶然性在我們日常生活中的驚人作用》《貨幣機器：價值投資出奇簡單的力量》。他的研究曾被彭博網、CNBC、《福布斯》、《紐約時報》、《華爾街日報》、《新聞周刊》和《商業周刊》競相報道。