本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源，数据挖掘与数据分析作为一门跨学科的领域，越来越受到学术界和业界的关注，为了满足这一领域的学习需求，本书《数据挖掘与数据分析：理论与实践融合的现代教程》应运而生，本书旨在为读者提供全面、深入、实用的数据挖掘与数据分析知识，帮助读者掌握数据挖掘与数据分析的基本理论、方法和技术，为实际应用打下坚实基础。
本书概述
本书共分为十章，涵盖了数据挖掘与数据分析的各个方面，第一章介绍了数据挖掘与数据分析的基本概念、发展历程和应用领域；第二章至第五章介绍了数据预处理、数据可视化、特征选择和降维等基本技术；第六章至第八章介绍了分类、聚类和关联规则挖掘等常见算法；第九章介绍了时间序列分析和文本挖掘；第十章介绍了数据挖掘与数据分析在各个领域的应用。
本书特色
1、理论与实践相结合：本书在介绍基本理论的同时，注重实际应用，通过大量实例和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际技能。
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2、深入浅出：本书采用通俗易懂的语言，避免了过于专业化的术语，使读者能够轻松理解数据挖掘与数据分析的基本概念和方法。
3、全面系统：本书内容全面，涵盖了数据挖掘与数据分析的各个方面，使读者能够系统地掌握相关知识。
4、注重实战：本书提供了丰富的实践案例，使读者能够在实际操作中掌握数据挖掘与数据分析的技巧。
5、适应性强：本书适用于不同层次的学习者，无论是初学者还是有一定基础的学习者，都能从本书中获得有益的知识。
1、数据挖掘与数据分析的基本概念、发展历程和应用领域
2、数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化
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3、数据可视化：散点图、直方图、饼图、折线图等
4、特征选择和降维：特征选择方法、降维方法、特征重要性评估
5、分类算法：决策树、支持向量机、贝叶斯分类器、K最近邻等
6、聚类算法：层次聚类、K均值聚类、密度聚类等
7、关联规则挖掘：频繁项集挖掘、关联规则生成、规则评估
8、时间序列分析：时间序列模型、自回归模型、移动平均模型等
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9、文本挖掘：文本预处理、词频统计、主题模型、情感分析等
10、数据挖掘与数据分析在各领域的应用：金融、医疗、教育、电子商务等
《数据挖掘与数据分析：理论与实践融合的现代教程》是一本全面、深入、实用的数据挖掘与数据分析教材，本书旨在帮助读者掌握数据挖掘与数据分析的基本理论、方法和技术，为实际应用打下坚实基础，相信通过阅读本书，读者能够在数据挖掘与数据分析领域取得更好的成果。
标签： #数据挖掘与数据分析教材
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