《数据挖掘(概念与技术英文版第3版)》最完整、最全面地讲述了数据挖掘领域的重要知识和技术创新。相比内容已经相当全面的第1版，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序数据和序列数据以及挖掘空间、多媒体、文本和IWeb数据。本书是数据挖掘和知识发现领域内所有教师、研究人员、开发人员和用户部必读的一本书。本书由(美)韩家炜、(加)坎伯、裴健著。

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。

《数据挖掘(概念与技术英文版第3版)》前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读-陛极佳的教材。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，社会化网络挖掘，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，那这本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源。《数据挖掘(概念与技术英文版第3版)》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。本书由(美)韩家炜、(加)坎伯、裴健著。

Foreword to Second Edition

Preface

Acknowledgments

About the Authors

Chapter 1 Introduction

Chapter 2 Getting to Know Your Data

Chapter 3 Data Preprocessing

Chapter 4 Data Warehousing and Online Analytical Processin

Chapter 5 Data Cube Technology

Chapter 6 Mining Frequent Patterns, Associations, and Correlations: Basic Concepts and Methods

Chapter 7 Advanced Pattern Mining

Chapter 8 Classification: Basic Concepts

Chapter 9 Classification: Advanced Methods

Chapter 10 Cluster Analysis: Basic Concepts and I~ethods

Chapter 11 Advanced Cluster Analysis

Chapter 12 Outlier Detection

Chapter 13 Data Mining Trends and Research Frontiers

Bibliography

Index