对于刚入门数据挖掘的人来说,这书绝对会让你感觉自己是个折翼的天使。,因为一开始就各种各样的理论扑面而来,而对于那些经典的算法却只是做一个感性的介绍,并没有那种流程图式的清晰解说。总之就是,不易上手。
但是在这种不面善的情况,为什么该书却被国内外奉为经典,而作者也备受各方专家推崇呢?而纠结一段时间,在注意到一个问题后也就开始领悟了。在目前的挖掘领域最难的并不是那些个算法,就跟当年数据库理论刚出来一样,算法与运用设想上可谓是热闹非凡,但是在商界却并没有真正的将其实践化,为什么?!就因为那些个理论都忘记了关键的一点,数据库要怎么做!只知道做好了可以怎样那就相当于是纸上谈兵。于是乎,在这种虚空的“狂热”过了很久,直到1976年---Peter P.S Chen博士提出的关系型数据库才真正使这些领先于潮流者得以实现。而无独有偶,现在数据挖掘貌似面临着相似的问题。各类挖掘算法和畅想的著述可谓是汗牛充栋,但却都不自觉地在回避两个问题:
1. 每一门学科都肯定尤其综述谱系,而对于数据挖掘,尤其是面对各种新型挖掘的出现,这个谱该怎么弄,又是什么?
2. 为什么数据挖掘喊了这么多年的口号,其推广却并没有像宣传的那样给科技带来很多实质性的改变?
我想,这本书也正是在致力于解决这两个问题吧。作者参照历史经验,结合自己的认识将整个挖掘理论进行系统化的整理。这是件很了不起但确实“巧合”的事,因为想做的人不一定能被别人认可,而能做的又不一定有时间,而韩也算是刚好赶上了。正如其所言,做研究就要去尝试发现蓝海,那样才能有大收获,才能有绝对的话语权。我想这句话的另一层理解可以是,就算他不去做,也早晚会有人去弄的。
还有就是数据挖掘的实质推广性了。先不说其网站上的各种科研实践课题,但就其认识与分析整个挖掘发展的瓶颈与趋势来看,这是其他书所不能及的。该书并没有沉溺于各种算法间不可自拔,也就没有画出流程图,作者只是在试图讲清算法原理的情况,更注重对各种算法的产生原因---问题进行详述,让读者读完之后不会陷入各种纠结的算法步骤中,而是能够对整个挖掘进行深刻的认识。
任何事情都是双面的,而也没有一本书能够适用于所有人,这书也就不例外。对于初学者,其虽然有系统的论述,但是还是得花一番气力来细读的。而对于实践者,当涉及到某个具体算法的实现时,这书也不适合,因为毫无实现的提示,只能算是给出了一个解决方法概述。当然如果真需要的话,还是可以按他的推荐来寻找更详细的说明的。
致力于挖掘体系的构建,而非某个算法!~
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87有用 2无用 Welf 2009-06-05
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32有用 0无用 corn 2014-03-27
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很好的分类学习入门书
20有用 0无用 大饼 2009-04-12
这本书虽然标题是Data Mining,但是核心内容还是机器学习。我理解“数据挖掘”主要指的还是KDD,即基于数据库的知识发现。在这个领域,基本的方法是聚类和关联规则发现;而在机器学习领域,主要研究的是分类。这本书的内容主要是分类,也有一部分聚类的内容,关联规则发现基本上没有讲。但它对分类讲的很详细...
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不见得最好,却经典
19有用 2无用 豆萁 2006-11-29
应该说这部书可以把人引进门,但看了之后,总觉得还有些概念模糊之处,比如说数据挖掘的理论来源是什么?如何把这些算法从本质上分类? 我觉得,这方面,《实用数据挖掘》会更好些。另外,如何使用简单的软件,为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢?这方面,我只读过《可视化数据挖掘》...
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致力于挖掘体系的构建,而非某个算法!~
7有用 2无用 Palmer 2011-03-25
对于刚入门数据挖掘的人来说,这书绝对会让你感觉自己是个折翼的天使。,因为一开始就各种各样的理论扑面而来,而对于那些经典的算法却只是做一个感性的介绍,并没有那种流程图式的清晰解说。总之就是,不易上手。 &nb...