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Introduction to Data Mining presents fundamental concepts and algorithms for those learning data mining for the first time. Each concept is explored thoroughly and supported with numerous examples. The text requires only a modest background in mathematics. Each major topic is organized into two chapters, beginning with basic concepts that provide necessary background for understanding each data mining technique, followed by more advanced concepts and algorithms.

作者简介

Pang-Ning Tan

　　现职：Michigan State University

Michael Steinbach

　　现职：University of Minnesota

Anuj Karpatne

　　现职：University of Minnesota

Vipin Kumar

　　现职：University of Minnesota

Ch 1 Introduction
Ch 2 Data
Ch 3 Classification: Basic Concepts and Techniques
Ch 4 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms
Ch 5 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms
Ch 6 Classification: Alternative Techniques
Ch 7 Association Analysis: Advanced Concepts
Ch 8 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms
Ch 9 Anomaly Detection
Ch10 Avoiding False Discoveries

评分☆☆☆☆☆

這本《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》真的是讓我眼睛為之一亮！我平常工作上雖然不是直接處理數據科學，但常常需要和數據團隊溝通，所以一直很想深入了解數據探勘的基礎。剛好這本書在業界評價一直很高，朋友也推薦我，就毫不猶豫入手了。拿到書的當下，它的裝幀和紙質都讓我覺得很紮實，很有份量，這讓我對內容更加期待。翻開目錄，雖然一開始看到一些專業術語有點小壓力，但作者的寫法真的很有條理，從最基礎的概念開始，循序漸進地引導讀者進入數據世界的奧秘。我特別喜歡它在解釋每個演算法時，不只是給出公式，還會搭配一些實際生活的例子，讓原本抽象的概念變得生動易懂。像是講到關聯規則時，它竟然用超市購物籃的例子來比喻，瞬間就讓我想起自己買東西的習慣，原來這背後都有一套學問在！而且，書中的圖表也非常豐富，各種流程圖、示意圖都畫得很清楚，能夠幫助我快速抓住重點。我認為這本書的優點在於它能夠有效地 bridge 那些對數據探勘有興趣，但又不是專業背景的讀者，讓我有種「原來數據探勘沒那麼難」的感覺。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我對《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》這本書的整體結構和呈現方式感到非常滿意。作為一個對商業分析有濃厚興趣的學生，我一直在尋找一本能夠系統性地介紹數據探勘核心概念的教材。這本書恰好填補了我的需求。它在講解每一個數據探勘技術時，都先從基本的概念入手，然後逐步深入到演算法的細節，最後再討論其應用和限制。我特別欣賞的是，書中對於「模型評估」的部分有非常詳細的闡述。像是準確率、精確率、召回率、F1分數等等，這些指標在實際的商業決策中扮演著至關重要的角色。作者不僅解釋了這些指標的計算方式，更重要的是，它還探討了在不同業務場景下，應該如何選擇最合適的評估指標，以及如何解讀這些指標所傳達的訊息。這讓我在理解技術的同時，也能夠將其與商業目標連結起來。此外，書中還提到了數據探勘在市場細分、客戶流失預測、詐欺偵測等方面的應用案例，這些都讓我對未來在職場上的應用有了更清晰的藍圖。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》這本書，真的讓我在學習數據探勘的過程中，少走了不少冤枉路。我是一個對軟體開發非常有熱情的技術愛好者，雖然平時主要在寫程式，但我一直對如何從海量的數據中挖掘出有價值的資訊充滿好奇。這本書的優點在於它能夠用一種非常「工程師」的思維來解釋複雜的數據探勘概念。它不會過分強調數學理論的推導，而是更側重於理解演算法的邏輯、優缺點以及在實際應用中的考量。我對書中關於「聚類分析」的講解尤其印象深刻，它不僅介紹了K-means等經典演算法，還討論了層次聚類、 DBSCAN 等不同類型的聚類方法，並且比較了它們在處理不同數據結構時的適用性。此外，書中還提供了一些關於如何選擇合適的聚類數量的建議，這在實際操作中是非常實用的。雖然我目前還沒有機會將書中的知識應用到實際項目中，但我相信，這本書為我打下了非常堅實的基礎，讓我未來在接觸到相關的數據任務時，能夠更有信心和方向。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》這本書，對我這個長期在資訊領域打滾的工程師來說，簡直是福音。我們公司雖然也有數據分析部門，但很多時候，我都需要和他們溝通，了解他們在做什麼。過去，我總是覺得數據探勘是一門神秘的學問，一堆數學公式和演算法，聽起來就讓人頭痛。但這本書的出現，徹底改變了我的看法。它的開頭部分，對於「什麼是數據探勘」的定義和目標，就講得非常清楚，而且我發現它不僅僅是理論，更多的是強調「如何應用」和「為什麼要應用」。我尤其喜歡書中探討的「資料前處理」這個部分，因為這往往是實際應用中最耗時且關鍵的一步。它詳細介紹了缺失值處理、離群值檢測、特徵轉換等常見問題，並且提供了多種解決方案的優劣分析，這對我日後在接觸實際數據時，會有很大的啟發。書中的範例也很多元，涵蓋了商業、科學、甚至社群媒體等不同領域，讓我看到數據探勘的廣泛應用前景。閱讀這本書的過程，就像在為我打開一扇新世界的大門，讓我對數據的力量有了更深刻的認識。

评分☆☆☆☆☆

我個人對這本《Introduction to Data Mining (GE) (2版)》的編排方式感到非常驚喜，它打破了我對教科書刻板的印象。身為一個有點年紀、但對新知還是抱有熱情的職場人士，我發現這本書在內容的深度和廣度上都拿捏得恰到好處。它不會過度深究那些只有學術研究者才需要的細節，但又提供了足夠的理論基礎，讓我能夠理解背後的邏輯。其中，關於決策樹和SVM（支持向量機）的章節，讓我印象特別深刻。作者用了相當大的篇幅來解析這些演算法的原理，並且巧妙地融入了不同情境下的應用。我還記得讀到SVM時，書中提到了一個關於圖像辨識的例子，雖然沒有深入到程式碼層面，但透過文字和圖示的輔助，我竟然能想像出機器是如何「學習」辨識貓和狗的。這種「化繁為簡」的功力，真的不是蓋的。而且，書末還提供了一些進階閱讀的方向和相關工具的介紹，這對我來說非常有幫助，我可以用這些資訊去探索更多感興趣的領域。總之，這本書給我一種「專業又不失親和力」的感覺，讓我在學習的過程中充滿了樂趣和成就感。