Data Mining Concepts-Methods and Applications

数据挖掘的概念、方法与应用 在当今信息时代，数据挖掘是IT领域中的一个重要分支，涉及从大量数据中提取有价值信息和发现隐藏知识的复杂过程。这本书名为《数据挖掘概念、方法和在管理与工程设计中的应用》，它不仅概述了数据挖掘的基础理论，还详细介绍了其在不同领域内的实际应用情况。 数据挖掘的概念。数据挖掘，也被称为知识发现（KDD），是一门综合性学科，它结合了数据库技术、统计学、机器学习以及人工智能等多个领域的知识。在实际操作中，数据挖掘通过使用统计学和机器学习方法对大量数据进行分析，发现数据中的模式和关联性，从而帮助人们理解数据的深层含义。 数据挖掘的方法。这些方法可大致分为几类，例如分类（Classification）、聚类（Clustering）、关联规则学习（Association Rule Learning）、预测建模（Predictive Modeling）、时间序列分析（Time Series Analysis）和偏差检测（Deviation Detection）等。分类和聚类方法主要处理结构化数据，通过创建模型将数据分配到不同类别或发现数据的自然分组。关联规则学习旨在挖掘项目间的有趣关系，如购物篮分析等。预测建模和时间序列分析则侧重于数据的趋势预测。偏差检测用于发现数据中的异常或不符合预期的模式。 数据挖掘的应用非常广泛。在这本书中，作者们特别强调了数据挖掘在管理与工程设计中的应用。在管理领域，数据挖掘可以帮助企业更好地了解市场趋势，优化营销策略，管理客户关系，预测产品销售，并进行风险管理。例如，通过顾客数据的聚类分析，企业可以识别出不同的顾客群体，并根据这些群体的特点制定个性化的营销策略。 在工程设计领域，数据挖掘可以用于提高设计效率，优化产品生命周期管理，评估设计方案的成功率，并识别潜在的设计缺陷。它还可以辅助决策制定，例如通过分析历史数据，来预测产品性能和可靠性。 书中所提到的“数据挖掘在管理与工程设计中的应用”，意味着本书不仅涵盖数据挖掘的基础理论和方法，还具体说明了如何将这些理论和方法应用于实践。例如，通过案例分析，读者可以学习到在特定的管理或工程问题中如何选择合适的数据挖掘技术，以及如何处理和解释数据挖掘结果。 这本书的作者包括来自不同国家的专家，如Yong Yin博士、Jiafu Tang博士、Ikou Kaku博士和Jian Ming Zhu博士等，他们的专业背景涵盖经济学、工程设计、系统工程和信息技术等领域。这些作者的多样性保证了这本书在提供专业理论知识的同时，还能够跨学科地应用于各种实际问题。 通过阅读这本书，读者将获得数据挖掘的全面理解，能够熟练掌握数据挖掘的技巧，并能将其应用于解决现实世界中的复杂问题。这不仅仅是一本学术专著，也是一本实践手册，为研究者和专业人士提供了宝贵的知识与工具。