データマイニングの概念とテクニック（第３版） Data Mining: Concepts and Techniques (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) （3RD）

データマイニングの概念とテクニック（第３版）<br>Data Mining: Concepts and Techniques (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) （3RD）

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データマイニングの概念とテクニック（第３版）
Data Mining: Concepts and Techniques (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) （3RD）

Han, Jiawei/ Kamber, Micheline/ Pei, Jian

ウェブストア価格 ¥16,617（本体¥15,107）
Morgan Kaufmann Publishers In（2011/07発売）
外貨定価 UK£ 58.99
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 744 p.
言語 ENG
商品コード 9780123814791
DDC分類 006.312

基本説明

２０００年に初版が刊行されたベストセラーの5年振りの全面改訂版。
Features: Revisions incorporate input from readers, changes in the field, and more material on statistics and machine learning; Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series adatabases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields.

Full Description

Data Mining: Concepts and Techniques provides the concepts and techniques in processing gathered data or information, which will be used in various applications. Specifically, it explains data mining and the tools used in discovering knowledge from the collected data. This book is referred as the knowledge discovery from data (KDD). It focuses on the feasibility, usefulness, effectiveness, and scalability of techniques of large data sets. After describing data mining, this edition explains the methods of knowing, preprocessing, processing, and warehousing data. It then presents information about data warehouses, online analytical processing (OLAP), and data cube technology. Then, the methods involved in mining frequent patterns, associations, and correlations for large data sets are described. The book details the methods for data classification and introduces the concepts and methods for data clustering. The remaining chapters discuss the outlier detection and the trends, applications, and research frontiers in data mining.

This book is intended for Computer Science students, application developers, business professionals, and researchers who seek information on data mining.

1. Introduction 2. Getting to Know Your Data 3. Preprocessing: Data Reduction, Transformation, and Integration 4. Data Warehousing and On-Line Analytical Processing 5. Data Cube Technology 6. Mining Frequent Patterns, Associations and Correlations: Concepts and Methods 7. Advanced Frequent Pattern Mining 8. Classification: Basic Concepts 9. Classification: Advanced Methods 10. Cluster Analysis: Basic Concepts and Methods 11. Cluster Analysis: Advanced Methods 12. Outlier Analysis 13. Trends and Research Frontiers in Data Mining