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简介
本书围绕大数据背景下的数据挖掘及应用技术，从大数据挖掘的基本概念入手，由浅入深、循序渐进地介绍大数据挖掘分析过程中的数据认知与预处理、数据可视化技术、数据挖掘的基本方法、Hadoop大数据分布式处理生态系统及分析应用等内容。其中数据挖掘的基本方法不仅包括数据关联分析、数据分类分析及数据聚类分析，还包括深度学习等重要的数据挖掘研究和发展主题。作者对每一章的内容都尽量从不同的角度进行深入剖析，案例均采用Python语言编程。 本书既可以面向计算机科学与技术、数据科学与技术、人工智能、智能科学与技术等信息类专业的本科生和研究生，也可以面向广大的IT从业人员。全书不仅提供了全部案例的Python源代码，还提供了丰富的习题和参考文献，对读者掌握大数据挖掘及应用领域的基本知识和进一步研究都具有参考价值。
目录
第1章大数据挖掘及应用概论1
1.1大数据挖掘及应用的背景1
1.1.1从“小”到“大”的数据分析处理1
1.1.2大数据的智能分析与挖掘2
1.1.3大数据4
1.1.4云计算5
1.2大数据挖掘的发展及挑战7
1.2.1大数据的发展催生三元空间世界7
1.2.2大数据挖掘分析处理面临的挑战9
1.3数据挖掘概述11
1.3.1数据挖掘的概念11
1.3.2数据挖掘的功能11
1.3.3数据挖掘运用的技术13
1.3.4大数据挖掘与传统数据挖掘的关系13
1.3.5数据分析过程的5个原则14
1.4大数据挖掘分析处理框架15
1.4.1大数据挖掘计算平台框架16
1.4.2大数据挖掘处理流程20
1.5小结22
1.6习题23
1.7参考文献24
第2章数据认知与预处理25
2.1数据挖掘的定义和流程26
2.1.1如何理解和描述数据挖掘的问题26
2.1.2数据获取与准备27
2.1.3数据质量评估28
2.2数据类型28
2.2.1属性的定义29
大数据挖掘及应用（第2版）
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