python与数据挖掘pdf下载
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《数据科学实战手册数据科学实战手册（R+Python）》TonyOjeda(托尼·奥杰德)SeanPatrickMurphy(肖恩·派特里克·莫非)BenjaminBengfort(本杰明·班福特)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：数据科学实战手册
作者名：Tony Ojeda(托尼·奥杰德) / Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非) / Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)
豆瓣评分：6.2
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-8-1
页数：326
内容介绍：
这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。
作者介绍：
Tony Ojeda(托尼·奥杰德)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，一位经验丰富的数据科学家和企业家，他在佛罗里达国际大学获得金融硕士学位，并且在德保罗大学获得了MBA学位。 Sean Patrick Murphy(肖恩·派特里克·莫非)，华盛顿DC数据社区的联合创始人，曾在约翰霍普金斯大学的应用物理实验室做了15年的高级科学家，他专注于机器学习、信号处理、高性能计算以及建模和模拟。现在他是旧金山、纽约和华盛顿DC多家公司的数据顾问。 Benjamin Bengfort(本杰明·班福特)，一位非常有经验的数据科学家和Python开发者。他曾在军方、业界和学术界工作过8年。他目前在马里兰大学派克学院攻读计算机博士学位，研究元识别和自然语言处理。他拥有北达科塔州立大学的计算机硕士学位，并是乔治城大学的客座教授。
⑵ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版
给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。
内容介绍
目录
第1章Python数据分析概述1
任务1.1认识数据分析1
1.1.1掌握数据分析的概念2
1.1.2掌握数据分析的流程2
1.1.3了解数据分析应用场景4
任务1.2熟悉Python数据分析的工具5
1.2.1了解数据分析常用工具6
1.2.2了解Python数据分析的优势7
1.2.3了解Python数据分析常用类库7
任务1.3安装Python的Anaconda发行版9
1.3.1了解Python的Anaconda发行版9
1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9
1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12
任务1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14
1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14
1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 级功能16
小结19
课后习题19
第2章NumPy数值计算基础21
任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21
2.1.1创建数组对象21
2.1.2生成随机数27
2.1.3通过索引访问数组29
2.1.4变换数组的形态31
任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34
2.2.1创建NumPy矩阵34
2.2.2掌握ufunc函数37
任务2.3利用NumPy进行统计分析41
2.3.1读/写文件41
2.3.2使用函数进行简单的统计分析44
2.3.3任务实现48
小结50
实训50
实训1创建数组并进行运算50
实训2创建一个国际象棋的棋盘50
课后习题51
第3章Matplotlib数据可视化基础52
任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52
3.1.1掌握pyplot基础语法53
3.1.2设置pyplot的动态rc参数56
任务3.2分析特征间的关系59
3.2.1绘制散点图59
3.2.2绘制折线图62
3.2.3任务实现65
任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68
3.3.1绘制直方图68
3.3.2绘制饼图70
3.3.3绘制箱线图71
3.3.4任务实现73
小结77
实训78
实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78
实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78
课后习题79
第4章pandas统计分析基础80
任务4.1读/写不同数据源的数据80
4.1.1读/写数据库数据80
4.1.2读/写文本文件83
4.1.3读/写Excel文件87
4.1.4任务实现88
任务4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用属性89
4.2.2查改增删DataFrame数据91
4.2.3描述分析DataFrame数据101
4.2.4任务实现104
任务4.3转换与处理时间序列数据107
4.3.1转换字符串时间为标准时间107
4.3.2提取时间序列数据信息109
4.3.3加减时间数据110
4.3.4任务实现111
任务4.4使用分组聚合进行组内计算113
4.4.1使用groupby方法拆分数据114
4.4.2使用agg方法聚合数据116
4.4.3使用apply方法聚合数据119
4.4.4使用transform方法聚合数据121
4.4.5任务实现121
任务4.5创建透视表与交叉表123
4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123
4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127
4.5.3任务实现128
小结130
实训130
实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130
实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130
实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131
实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131
课后习题131
第5章使用pandas进行数据预处理133
任务5.1合并数据133
5.1.1堆叠合并数据133
5.1.2主键合并数据136
5.1.3重叠合并数据139
5.1.4任务实现140
任务5.2清洗数据141
5.2.1检测与处理重复值141
5.2.2检测与处理缺失值146
5.2.3检测与处理异常值149
5.2.4任务实现152
任务5.3标准化数据154
5.3.1离差标准化数据154
5.3.2标准差标准化数据155
5.3.3小数定标标准化数据156
5.3.4任务实现157
任务5.4转换数据158
5.4.1哑变量处理类别型数据158
5.4.2离散化连续型数据160
5.4.3任务实现162
小结163
实训164
实训1插补用户用电量数据缺失值164
实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164
实训3标准化建模专家样本数据164
课后习题165
第6章使用scikit-learn构建模型167
任务6.1使用sklearn转换器处理数据167
6.1.1加载datasets模块中的数据集167
6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170
6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172
6.1.4任务实现174
任务6.2构建并评价聚类模型176
6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176
6.2.2评价聚类模型179
6.2.3任务实现182
任务6.3构建并评价分类模型183
6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183
6.3.2评价分类模型186
6.3.3任务实现188
任务6.4构建并评价回归模型190
6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190
6.4.2评价回归模型193
6.4.3任务实现194
小结196
实训196
实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196
实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196
实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197
实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197
课后习题198
第7章航空公司客户价值分析199
任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199
7.1.1了解航空公司现状200
7.1.2认识客户价值分析201
7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201
任务7.2预处理航空客户数据202
7.2.1处理数据缺失值与异常值202
7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202
7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206
7.2.4任务实现207
任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209
7.3.1了解K-Means聚类算法209
7.3.2分析聚类结果210
7.3.3模型应用213
7.3.4任务实现214
小结215
实训215
实训1处理信用卡数据异常值215
实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217
实训3构建K-Means聚类模型218
课后习题218
第8章财政收入预测分析220
任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220
8.1.1分析财政收入预测背景220
8.1.2了解财政收入预测的方法222
8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223
任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223
8.2.1了解相关性分析223
8.2.2分析计算结果224
8.2.3任务实现225
任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225
8.3.1了解Lasso回归方法226
8.3.2分析Lasso回归结果227
8.3.3任务实现227
任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228
8.4.1了解灰色预测算法228
8.4.2了解SVR算法229
8.4.3分析预测结果232
8.4.4任务实现234
小结236
实训236
实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236
实训2选取企业所得税预测关键特征237
实训3构建企业所得税预测模型237
课后习题237
第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239
任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239
9.1.1分析家用热水器行业现状240
9.1.2了解热水器采集数据基本情况240
9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241
任务9.2预处理热水器用户用水数据242
9.2.1删除冗余特征242
9.2.2划分用水事件243
9.2.3确定单次用水事件时长阈值244
9.2.4任务实现246
任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247
9.3.1构建用水时长与频率特征248
9.3.2构建用水量与波动特征249
9.3.3筛选候选洗浴事件250
9.3.4任务实现251
任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255
9.4.1了解BP神经网络算法原理255
9.4.2构建模型259
9.4.3评估模型260
9.4.4任务实现260
小结263
实训263
实训1清洗运营商客户数据263
实训2筛选客户运营商数据264
实训3构建神经网络预测模型265
课后习题265
附录A267
附录B270
参考文献295
学习笔记
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……
以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。
注·获取方式：私信（666）
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书名：Python数据挖掘入门与实践
作者：[澳] Robert Layton
译者：杜春晓
豆瓣评分：7.9
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2016-7
页数：252
内容简介：
本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。
作者简介：
计算机科学博士，网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程，参与过scikit-learn库等很多开源库的开发，曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与全球几大数据挖掘公司密切合作，挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。
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书名：Python数据分析与挖掘实战
作者：张良均
豆瓣评分：7.6
出版社：机械工业出版社
出版年份：2016-1
页数：335
内容简介：
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。
本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。
实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。
作者简介：
张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，着有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。
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网络云课堂
http://study.163.com/，里面有很多不光是python的学习。
比如你找到这个地址中就有python的模块。
http://study.163.com/find.htm#/find/courselist?ct=31001&ct2=31013
⑹ 《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源
《数据挖掘》（（美）Jiawei Han）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：数据挖掘
作者：（美）Jiawei Han
译者：范明
豆瓣评分：7.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2012-8
页数：468
内容简介：数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作
完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新
这是一本数据挖掘和知识发现的优秀教材，结构合理、条理清晰。本书既保留了相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展，因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。本书视角广阔、资料翔实、内容全面，能够为有意深入研究相关技术的读者提供足够的参考和支持。总之， 强烈推荐从高年级本科生到专业人员和实践者都来阅读这本书！
—— 美国CHOICE杂志
这是一本非常优秀的数据挖掘教材，最新的第3版反映了数据挖掘领域的最新发展和变化。书中增加了2006年第2版以来最新的引用资料，新增小节讨论可视化、模式挖掘以及最新的聚类方法。本书配有丰富及完善的教辅支持，包括配套网站、大量的习题集以及习题答案等。尽管这是一本数据挖掘的教材，但对于读者没有太高的要求，只需要读者具有少量编程经验并了解基本的数据库设计和统计分析知识。还有两点值得注意：第一，本书的参考书目是关于了解数据挖掘研究的非常好的参考列表；第二，书中的索引非常全面和有效，能够帮助读者很容易地定位相关知识点。其他学科的研究人员和分析人员，例如，流行病学家、金融分析师、心理测量研究人员，也会发现本书非常有用。
—— Computing Reviews
当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易，但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求，因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。
本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专着，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导，提供最佳算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则。如果你希望自己能熟练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术，那本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的一本书。
【本书特色】
引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。
讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。
全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。
作者简介：Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。
Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。
Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。
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《Python数据分析与数据化运营（第2版）》（宋天龙）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：Python数据分析与数据化运营（第2版）
作者：宋天龙
豆瓣评分：7.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2019-6-1
页数：549
内容简介：
这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的着作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。
畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的资深大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。
全书一共9章，分为两个部分：
第一部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘
首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。
第二部分（第5~9章） Python数据化运营
这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。
作者简介：
宋天龙(TonySong)
大数据技术专家，触脉咨询合伙人兼副总裁，前Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国的在线数据分析服务提供商）。
擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、DMP与数据仓库建设、大数据产品开发、网站流量系统建设、个性化智能推荐与精准营销、企业大数据智能等。参与实施客户案例包括联合利华、Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网、国美在线、迪信通等。
⑻ 《数据挖掘概念与技术（原书第3版）》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源
《数据挖掘》（（美）Jiawei Han）电子书网盘下载免费在线阅读
链接: https://pan..com/s/1A_aVpCLktPsdS7HCMlsiZQ
书名：数据挖掘
作者：（美）Jiawei Han
译者：范明
豆瓣评分：7.9
出版社：机械工业出版社
出版年份：2012-8
页数：468
内容简介：
数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作
完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新
引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。
讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。
全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。
作者简介：
Jiawei Han（韩家炜）伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖，2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖，2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。
Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。
Jian Pei（裴健）目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。