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Data Mining

: Concepts and Techniques

[ Hardcover ] 바인딩 & 에디션 안내이동
Jiawei Han, Micheline Kamber, Micheline Kamber | Morgan Kaufmann | 2000년 08월 01일   저자/출판사 더보기/감추기
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품목정보

품목정보
출간일 2000년 08월 01일
쪽수, 무게, 크기 500쪽 | 크기확인중
ISBN13 9781558604896
ISBN10 1558604898

책소개 책소개 보이기/감추기

이 책에서는 실제 비즈니스에 적용하기 위해 알아야 할 필요가 있는 실질적인 개념과 테크닉을 소개하고 pseudocode로 작성된 구현 예제와 알고리즘을 이용해 쉽게 이해할 수 있도록하였다.
OLAP, 데이터웨어하우징, 데이터 처리 등에 대해 상세한 설명하고 있으며,멀티미디어 데이터베이스, 텍스트 데이터베이스 등에 대한 설명도 함께 수록되어있다.
Here's the resource you need if you want to apply today's most powerful data mining techniques to meet real business challenges. Data Mining: Concepts and Techniques equips you with a sound understanding of data mining principles and teaches you proven methods for knowledge discovery in large corporate databases.
Written expressly for database practitioners and professionals, this book begins with a conceptual introduction designed to get you up to speed. This is followed by a comprehensive and state-of-the-art coverage of data mining concepts and techniques. Each chapter functions as a stand-alone guide to a critical topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used directly or with strategic modification against live data. Wherever possible, the authors raise and answer questions of utility, feasibility, optimization, and scalability, keeping your eye on the issues that will affect your project's results and your overall success.
Data Mining: Concepts and Techniques is the master reference that practitioners and researchers have long been seeking. It is also the obvious choice for academic and professional classrooms.
Classroom Features Available Online:
- instructor's manual
- course slides (in PowerPoint)
- course supplementary readings
- sample assignments and course projects
* Offers a comprehensive, practical look at the concepts and techniques you need to know to get the most out of real business data.
* Organized as a series of stand-alone chapters so you can begin anywhere and immediately apply what you learn.
* Presents dozens of algorithms and implementation examples, all in easily understood pseudo-code andsuitable for use in real-world, large-scale data mining projects.
* Provides in-depth, practical coverage of essential data mining topics, including OLAP and data warehousing, data preprocessing, concept description, association rules, classification and prediction, and cluster analysis.
* Addresses advanced topics such as mining object-relational databases, spatial databases, multimedia databases, time-series databases, text databases, the World Wide Web, and applications in several fields.

회원리뷰 (1건) 리뷰 총점10.0

혜택 및 유의사항?
Datamining의 교과서 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 r****y | 2001.10.28 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
Datamining은 Database분야나 인공지능과 같은 컴퓨터 분야에서뿐 아니라 경영 등의 분야에서도 현재 가장 관심이 있는 기술분야 중 하나이다. 특히 대규모 데이타베이스에 대한 데이타마이닝이 데이타베이스 분야의 가장 중요한 issue가 된지 10년여가 되어가지만 아직 활용서나 입문서 정도는 많았짐나, 데이타마이닝만을 학술적으로 개념등을 정리한 교과서 적인 책은 별로 없었다.;
리뷰제목
Datamining은 Database분야나 인공지능과 같은 컴퓨터 분야에서뿐 아니라 경영 등의 분야에서도 현재 가장 관심이 있는 기술분야 중 하나이다. 특히 대규모 데이타베이스에 대한 데이타마이닝이 데이타베이스 분야의 가장 중요한 issue가 된지 10년여가 되어가지만 아직 활용서나 입문서 정도는 많았짐나, 데이타마이닝만을 학술적으로 개념등을 정리한 교과서 적인 책은 별로 없었다. 이 책을 쓴 저자 Jiawei Han은 Datamining 연구 분야에서 세계에서 가장 인정받는 대가 중의 한 사람이다. 현재 UIUC 교수로서 datamining을 이론적으로 이끌어가는 사람 중 한 사람이다. 이 사람이 책을 썼다는 것 하나만으로도 충분히 읽어볼 가치가 있는 책이라 할 수 있다. 특히 Concepts나 이런 제목을 붙여서 책을 쓸 수 있는 것은 말그대로 대가만이 할 수 있는 일이다. 개념을 체계적으로 정리하여 현재 대학 교재로 사용되고 있는 우수한 책이다. 실제 저자의 홈페이지(UIUC에 있는)를 찾아가면 이 책으로 강의할 수 있도록 강의 교재 슬라이드와 강의 계획 등이 올라와있으므로 혼자 공부하는 사람에게도 많은 도움이 될 것이라고 생각한다.
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