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随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，大数据已经成为当今世界最热门的话题之一，大数据挖掘作为大数据应用的核心环节，对于企业、政府及科研机构来说，具有重要的战略意义，本书《大数据挖掘及应用第二版》全面系统地介绍了大数据挖掘的基本理论、技术方法及应用实践，旨在帮助读者深入了解大数据挖掘的全过程，为实际应用提供理论指导和实践参考。
大数据挖掘概述
大数据挖掘是指从大量、复杂、高维的数据集中，通过算法和统计方法，提取出有价值的信息和知识的过程，大数据挖掘具有以下特点：
1、数据量大：大数据挖掘涉及的数据量巨大，往往需要采用分布式计算技术进行处理。
2、数据类型多样：大数据挖掘的数据类型丰富，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3、数据质量参差不齐：大数据挖掘的数据质量难以保证，需要通过数据清洗和预处理来提高数据质量。
4、挖掘结果不确定性：大数据挖掘的结果具有不确定性，需要通过算法和统计方法进行评估和优化。
大数据挖掘技术
1、数据预处理：数据预处理是大数据挖掘的基础，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
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2、数据挖掘算法：数据挖掘算法是大数据挖掘的核心，包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
3、模型评估与优化：模型评估与优化是大数据挖掘的关键环节，包括模型选择、参数调优和模型评估等。
4、分布式计算：分布式计算是大数据挖掘的重要技术手段，包括Hadoop、Spark等。
大数据挖掘应用
1、营销与市场分析：通过大数据挖掘，企业可以了解消费者的需求，提高产品竞争力，实现精准营销。
2、金融风控：大数据挖掘可以帮助金融机构识别风险，降低信贷风险，提高金融业务效率。
3、智能医疗：大数据挖掘可以辅助医生进行诊断，提高治疗效果，降低医疗成本。
4、智能交通：大数据挖掘可以帮助交通管理部门优化交通流量，提高道路通行效率，降低交通事故发生率。
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本书特色
1、系统全面：本书从大数据挖掘的基本理论、技术方法到应用实践，进行全面、系统的介绍。
2、实践性强：本书结合实际案例，深入剖析大数据挖掘的应用场景，使读者能够快速掌握大数据挖掘技术。
3、案例丰富：本书收录了大量国内外优秀的大数据挖掘案例，帮助读者拓展视野，提高实际应用能力。
4、技术前沿：本书紧跟大数据挖掘技术发展趋势，介绍最新的数据挖掘算法和工具。
《大数据挖掘及应用第二版》是一本理论与实践相结合的佳作，对于从事大数据挖掘、分析及相关领域的读者具有重要的参考价值，通过学习本书，读者可以深入了解大数据挖掘的全过程，为实际应用提供有力的技术支持。
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