{"type":"product","schema_version":"1.0","item_id":"100469715239","canonical_url":"https://tw.bid.yahoo.com/item/100469715239","title":"【上品簡體書坊 】數據挖掘：概念與技術（原書第3版）機械工業出版社","subtitle":"下標前請詳閱關於我","condition":"全新品","currency":"TWD","observed_at":"2026-07-02T09:19:57.060Z","current_price":340,"original_price":null,"stock_status":"in_stock","available_quantity":13,"sold_quantity":1,"seller":{"id":"Y6429901247","name":"上品貿易實業","positive_rate":null,"rating_count":null},"images":[{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/83657695-2c06-41a5-8166-daaa71a2c809.jpg","role":"main","alt":"商品主圖","width":null,"height":null},{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/46c19105-de4f-4b36-9a3a-9daf0185b513.jpg","role":"detail","alt":"商品圖片 2","width":null,"height":null},{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/de851ecc-de82-4ab5-9b8c-3a5659c37b0e.jpg","role":"detail","alt":"商品圖片 3","width":null,"height":null},{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/8fb34ba8-8a9c-4c09-a71b-848b046cf4ff.jpg","role":"detail","alt":"商品圖片 4","width":null,"height":null},{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/ed95942f-7deb-4482-a5cf-a986877118c4.jpg","role":"detail","alt":"商品圖片 5","width":null,"height":null},{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/cf7e881a-3ef3-4d42-a3cb-8add599a684e.jpg","role":"detail","alt":"商品圖片 6","width":null,"height":null}],"description":"商品基本信息,请以下列介绍为准商品名称：  数据挖掘:概念与技术(原书第3版)作者：  JiaweiHan（韩家炜）译者：  范明 等\nISBN号：  9787111391401出版社：  机械工业出版社商品类型：  图书  其他参考信息（以实物为准）  装帧：平装  开本：其他  语种：中文\n  主编推荐    ·数据挖掘领域*具里程碑意义的经典著作    ·完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新  目录出版者的话中文版序译者序译者简介第3版序第2版序前言致谢作者简介第1章  引论1.1  为什么进行数据挖掘1.1.1  迈向信息时代1.1.2  数据挖掘是信息技术的进化1.2  什么是数据挖掘1.3  可以挖掘什么类型的数据1.3.1  数据库数据1.3.2  数据仓库1.3.3  事务数据1.3.4  其他类型的数据1.4  可以挖掘什么类型的模式1.4.1  类/概念描述：特征化与区分1.4.2  挖掘频繁模式、关联和相关性1.4.3  用于预测分析的分类与回归1.4.4  聚类分析1.4.5  离群点分析1.4.6  所有模式都是有趣的吗1.5  使用什么技术1.5.1  统计学1.5.2  机器学习1.5.3  数据库系统与数据仓库1.5.4  信息检索1.6  面向什么类型的应用1.6.1  商务智能1.6.2  Web搜索引擎1.7  数据挖掘的主要问题1.7.1  挖掘方法1.7.2  用户界面1.7.3  有效性和可伸缩性1.7.4  数据库类型的多样性1.7.5  数据挖掘与社会1.8  小结1.9  习题1.10  文献注释第2章  认识数据2.1  数据对象与属性类型2.1.1  什么是属性2.1.2  标称属性2.1.3  二元属性2.1.4  序数属性2.1.5  数值属性2.1.6  离散属性与连续属性2.2  数据的基本统计描述2.2.1  中心趋势度量：均值、中位数和众数2.2.2  度量数据散布：极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差2.2.3  数据的基本统计描述的图形显示2.3  数据可视化2.3.1  基于像素的可视化技术2.3.2  几何投影可视化技术2.3.3  基于图符的可视化技术2.3.4  层次可视化技术2.3.5  可视化复杂对象和关系2.4  度量数据的相似性和相异性2.4.1  数据矩阵与相异性矩阵2.4.2  标称属性的邻近性度量2.4.3  二元属性的邻近性度量2.4.4  数值属性的相异性：闵可夫斯基距离2.4.5  序数属性的邻近性度量2.4.6  混合类型属性的相异性2.4.7  余弦相似性2.5  小结2.6  习题2.7  文献注释第3章  数据预处理3.1  数据预处理：概述3.1.1  数据质量：为什么要对数据预处理3.1.2  数据预处理的主要任务3.2  数据清理3.2.1  缺失值3.2.2  噪声数据3.2.3  数据清理作为一个过程3.3  数据集成3.3.1  实体识别问题3.3.2  冗余和相关分析3.3.3  元组重复3.3.4  数据值冲突的检测与处理3.4  数据归约3.4.1  数据归约策略概述3.4.2  小波变换3.4.3  主成分分析3.4.4  属性子集选择3.4.5  回归和对数线性模型：参数化数据归约3.4.6  直方图3.4.7  聚类3.4.8  抽样3.4.9  数据立方体聚集3.5  数据变换与数据离散化3.5.1  数据变换策略概述3.5.2  通过规范化变换数据3.5.3  通过分箱离散化3.5.4  通过直方图分析离散化3.5.5  通过聚类、决策树和相关分析离散化3.5.6  标称数据的概念分层产生3.6  小结3.7  习题3.8  文献注释第4章  数据仓库与联机分析处理4.1  数据仓库：基本概念4.1.1  什么是数据仓库4.1.2  操作数据库系统与数据仓库的区别4.1.3  为什么需要分离的数据仓库4.1.4  数据仓库：一种多层体系结构4.1.5  数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库4.1.6  数据提取、变换和装入4.1.7  元数据库4.2  数据仓库建模：数据立方体与OLAP4.2.1  数据立方体：一种多维数据模型4.2.2  星形、雪花形和事实星座：多维数据模型的模式4.2.3  维：概念分层的作用4.2.4  度量的分类和计算4.2.5  典型的OLAP操作4.2.6  查询多维数据库的星网查询模型4.3  数据仓库的设计与使用4.3.1  数据仓库的设计的商务分析框架4.3.2  数据仓库的设计过程4.3.3  数据仓库用于信息处理4.3.4  从联机分析处理到多维数据挖掘4.4  数据仓库的实现4.4.1  数据立方体的有效计算：概述4.4.2  索引OLAP...","shipping_methods":[{"name":"郵局掛號","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"面交/自取/不寄送","fee":0,"currency":"TWD"}],"lowest_shipping_fee":null,"payment_methods":["ATM轉帳","信用卡一次付清"],"category_id":"2092107863","category_name":"電腦網路","breadcrumb":[{"id":"3994318","name":"圖書/影音/文具","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8-%E5%BD%B1%E9%9F%B3-%E6%96%87%E5%85%B7-3994318-category.html"},{"id":"2092064185","name":"圖書與雜誌","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8%E8%88%87%E9%9B%9C%E8%AA%8C-2092064185-category.html"},{"id":"2092107860","name":"簡體書","url":"/tw/%E7%B0%A1%E9%AB%94%E6%9B%B8-2092107860-category.html"},{"id":"2092107863","name":"電腦網路","url":"/tw/%E9%9B%BB%E8%85%A6%E7%B6%B2%E8%B7%AF-2092107863-category.html"}],"view_count":0,"watch_count":0}