Data Mining: Concepte și tehnici

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare și neutră din punct de vedere al furnizorilor în data mining și data warehousing, adresându-se atât începătorilor, cât și cititorilor mai avansați. Ea include explicații solide ale matematicii de bază și o varietate de metode de data mining. Cu toate acestea, unii recenzenți consideră că scrierea obscură, lipsa de exemple practice și lipsa răspunsurilor la exerciții sunt frustrante.

⬤ Acoperire cuprinzătoare a conceptelor și algoritmilor de data mining.
⬤ Abordarea neutră față de furnizori permite flexibilitate în implementare.
⬤ Bun material introductiv cu explicații solide privind matematica.
⬤ Prezintă un format de întrebări și răspunsuri care facilitează învățarea.
⬤ Recomandat atât începătorilor, cât și practicienilor avansați.
⬤ Conține un conținut teoretic bun și multe referințe.

⬤ Unii cititori consideră scrierea obscură și dificil de urmărit.
⬤ Lipsa răspunsurilor la exerciții îi reduce utilitatea ca manual.
⬤ Exemplele sunt adesea incomplete, neprezentând soluții complete.
⬤ Cartea poate fi prea abstractă și îi lipsesc exemplele practice care utilizează sisteme reale de baze de date.
⬤ Unii consideră că conținutul este învechit și nu este suficient de aprofundat pentru studiul la nivel universitar.

(pe baza a 23 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Mining: Concepts and Techniques

Conținutul cărții:

Data Mining: Concepts and Techniques, Fourth Edition prezintă concepte, principii și metode de extragere a modelelor, cunoștințelor și modelelor din diferite tipuri de date pentru diverse aplicații. În mod specific, se aprofundează procesele de descoperire a modelelor și cunoștințelor din colecții masive de date, cunoscute sub denumirea de descoperirea cunoștințelor din date sau KDD.

Ea se concentrează pe fezabilitatea, utilitatea, eficacitatea și scalabilitatea tehnicilor de extragere a datelor pentru seturi mari de date. După o introducere în conceptul de data mining, autorii explică metodele de preprocesare, caracterizare și stocare a datelor. Apoi, ei împart metodele de extragere a datelor în mai multe sarcini majore, introducând concepte și metode de extragere a modelelor frecvente, a asociațiilor și a corelațiilor pentru seturi mari de date; clasificarea datelor și construirea de modele; analiza grupurilor; și detectarea valorilor aberante.

Conceptele și metodele de învățare profundă sunt introduse sistematic într-un capitol. În cele din urmă, cartea abordează tendințele, aplicațiile și frontierele cercetării în domeniul extragerii datelor.