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随着大数据时代的到来，数据挖掘技术已成为各行各业不可或缺的重要工具，为了更好地理解数据挖掘的概念、技术及应用，我国学者编写了《数据挖掘概念与技术》一书，本书自问世以来，深受广大读者喜爱，第三版更是对其进行了全面升级，本文将为您详细介绍《数据挖掘概念与技术》第三版的内容，帮助您更好地掌握数据挖掘技术。
本书概述
《数据挖掘概念与技术》第三版共分为11章，涵盖了数据挖掘的基本概念、技术方法、应用领域等多个方面，本书结构严谨，内容丰富，既有理论阐述，又有实践案例，适合不同层次读者阅读。
1、数据挖掘基本概念
本书首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的定义、目标、过程等，通过对这些概念的理解，读者可以明确数据挖掘的核心任务，为后续学习奠定基础。
2、数据预处理技术
数据预处理是数据挖掘过程中的重要环节，本书详细介绍了数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等预处理技术，这些技术能够提高数据质量，为后续挖掘提供可靠的数据基础。
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3、特征选择与提取
特征选择与提取是数据挖掘中的关键技术，本书深入剖析了相关理论和方法，通过特征选择与提取，可以降低数据维度，提高挖掘效率。
4、数据挖掘算法
本书介绍了多种数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，通过对这些算法的学习，读者可以掌握数据挖掘的基本技能。
5、数据挖掘应用
本书结合实际案例，详细介绍了数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、教育、电商等，通过学习这些应用案例，读者可以了解数据挖掘在实际问题中的解决思路。
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6、数据挖掘工具与平台
本书介绍了常用的数据挖掘工具和平台，如Python、R、Hadoop、Spark等，读者可以通过学习这些工具和平台，提高数据挖掘实践能力。
《数据挖掘概念与技术》第三版是一本全面、系统介绍数据挖掘概念、技术及应用的专业书籍，通过学习本书，读者可以掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，为实际应用奠定坚实基础，在当前大数据时代，掌握数据挖掘技术具有重要意义，相信本书会成为您挖掘数据价值的秘籍宝典。
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