Data Mining: The Textbook

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru acoperirea cuprinzătoare și detaliată a subiectelor legate de analiza și extragerea datelor, potrivită pentru cititorii avansați. Deși este lăudată pentru profunzimea, organizarea și claritatea sa, este criticată pentru că nu este potrivită pentru începători și pentru că are probleme de calitate în anumite ediții.

Anvergură și profunzime excelente ale subiectelor, discuții bine integrate, explicații detaliate cu pseudocod și exemple, scriere clară și perspicace, acoperire cuprinzătoare, inclusiv subiecte avansate, potrivită atât pentru manuale, cât și pentru referință.

Nu este ideal pentru începători, unele secțiuni pot fi prea laconice pentru cei care nu sunt familiarizați cu algoritmii, probleme fizice de calitate în anumite ediții și un format slab pentru versiunea Kindle, ceea ce face ca formulele să nu poată fi citite.

(pe baza a 19 recenzii ale cititorilor)

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.