Data Mining: Manualul

Recenzii ale cititorilor

Cartea este apreciată pentru acoperirea cuprinzătoare și profunzimea diverselor subiecte legate de extragerea și analizarea datelor. Este considerată o resursă valoroasă atât pentru mediul academic, cât și pentru practicienii care caută cunoștințe teoretice aprofundate. Cu toate acestea, nu este recomandată pentru începători și are probleme cu formatele fizice și digitale.

⬤ Anvergură și profunzime excelente ale subiectelor abordate.
⬤ Descrieri detaliate ale algoritmilor, analize și pseudocoduri.
⬤ Acoperire bine integrată a diverselor domenii.
⬤ Cadru teoretic solid, adecvat pentru studiul academic.
⬤ Explicații clare și discuții intuitive pe teme complexe.
⬤ Acoperire cuprinzătoare care include atât metode de data mining, cât și de machine learning.

⬤ Nu este potrivită ca primă carte despre extragerea datelor; mai potrivită pentru cursanții intermediari.
⬤ Unele descrieri ale algoritmilor sunt laconice și pot să nu fie ușor de urmărit fără cunoștințe prealabile.
⬤ Probleme de calitate fizică, cum ar fi căderea paginilor.
⬤ Ediția Kindle are formule slab redate, ceea ce le face ilizibile.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Data Mining: The Textbook

Conținutul cărții:

Acest manual explorează diferitele aspecte ale mineritului de date, de la elementele fundamentale până la tipurile complexe de date și aplicațiile acestora, surprinzând diversitatea largă a domeniilor problematice pentru mineritul de date. Cartea depășește accentul tradițional pe problemele de data mining pentru a introduce tipuri avansate de date, cum ar fi textul, seriile de timp, secvențele discrete, datele spațiale, datele grafice și rețelele sociale. Până în prezent, nicio carte nu a abordat toate aceste subiecte într-un mod cuprinzător și integrat. Capitolele din această carte se încadrează într-una din cele trei categorii:

⬤ Capitole fundamentale: Data mining are patru probleme principale, care corespund clusterizării, clasificării, extragerii modelelor de asociere și analizei outlier. Aceste capitole discută în mod cuprinzător o mare varietate de metode pentru aceste probleme.

⬤ Capitole de domeniu: Aceste capitole discută metodele specifice utilizate pentru diferite domenii de date, cum ar fi datele text, datele seriilor de timp, datele secvențelor, datele grafice și datele spațiale.

Capitole privind aplicațiile: Aceste capitole studiază aplicații importante, cum ar fi explorarea fluxurilor, explorarea web, clasificarea, recomandările, rețelele sociale și păstrarea confidențialității. Capitolele referitoare la domenii au, de asemenea, un caracter aplicat.

Adecvat atât pentru cursurile introductive, cât și pentru cele avansate de data mining, Data Mining: The Textbook echilibrează detaliile matematice și intuiția. Acesta conține detaliile matematice necesare pentru profesori și cercetători, dar este prezentat într-un stil simplu și intuitiv pentru a îmbunătăți accesibilitatea pentru studenți și practicieni industriali (inclusiv cei cu un bagaj matematic limitat). Sunt incluse numeroase ilustrații, exemple și exerciții, cu accent pe exemple interpretabile semantic.

Elogii pentru Data Mining: The Textbook -.

"Pe măsură ce am citit această carte, am decis deja să o folosesc la cursurile mele. Aceasta este o carte scrisă de un cercetător remarcabil care a adus contribuții fundamentale la data mining, într-un mod accesibil și actual. Cartea este completă cu teorie și cazuri practice de utilizare. Este un must-have pentru studenți și profesori deopotrivă! " -- Qiang Yang, Catedra de informatică și inginerie la Universitatea de Știință și Tehnologie din Hong Kong.

"Aceasta este cea mai uimitoare și cuprinzătoare carte de text privind extragerea datelor. Acesta acoperă nu numai problemele fundamentale, cum ar fi gruparea, clasificarea, valorile aberante și modelele frecvente, precum și diferite tipuri de date, inclusiv text, serii de timp, secvențe, date spațiale și grafice, dar și diverse aplicații, cum ar fi recomandări, Web, rețele sociale și confidențialitate. Este o carte excelentă pentru studenții absolvenți și cercetători, precum și pentru practicieni." -- Philip S. Yu, UIC Distinguished Professor și Wexler Chair in Information Technology la University of Illinois at Chicago.