數據處理與知識發現 数据处理与知识发现

本書系統地介紹了數據預處理、數據倉庫和數據挖掘的原理、方法及應用技術, 以及採用Mahout 對相應的挖掘算法進行實際練習。本書共有11 章, 分為兩大部分。第1 ~7 章為理論部分。第1 章為緒論, 介紹了數據挖掘與知識發現領域中的一些基本理論、研究方法等, 也簡單介紹了Hadoop 生態系統中的Mahout; 第2 ~7 章按知識發現的過程, 介紹數據預處理的方法和技術、數據倉庫的構建與OLAP 技術、數據挖掘原理及算法(包括關聯規則挖掘、聚類分析方法、分類規則挖掘)、常見的數據挖掘工具與產品。第8 ~11 章為實驗部分, 採用Mahout 對數據挖掘各類算法進行實際練習。
本書應用性較強, 與實踐相結合, 以小數據集為例詳細介紹各種挖掘算法, 使讀者更易掌握挖掘算法的基本原理及過程; 使用廣泛的大數據平臺———Hadoop 生態系統中的Mahout 對各種挖掘算法進行實際練習, 實戰性強, 也符合目前數據處理與挖掘的發展趨勢。
本書既便於教師課堂講授, 又便於自學者閱讀, 可作為高等院校高年級學生“數據挖掘技術” “數據倉庫與數據挖掘” “數據處理與智能決策”等課程的教材。