本书全面讲述了数据 挖掘领域的重要性知识以及技术创新。第二版在第一版的基础上展示了该领域的最新研究成果，如挖掘 Stream、时间序列与序列数据和挖掘时空、多媒体、文字与Web 数据。本书可作为-3挖掘和知识教师、研究人员和开发发现领域人员的必读书。这本书的第一版曾经很受读者欢迎数据 挖掘专著，是一本可读性极强的教材。第二版丰富了数据 挖掘的主题，并增加了关于最新数据 挖掘方法的几个章节。
4、我是学Java的,想尝试大 数据和 数据 挖掘,该怎么规划学习在我看来，java第一，scala第二，python第三。虽然数据是scala写的，但是java还是很重要的，因为hadoop生态系统来自java 开发。如果再来一次，开发。比如公司需要使用flume来访问数据，但是flume自带的源和汇都不能很好的满足业务需求，所以你需要自定义源和汇，所以你不可能熟悉java。
5、为什么要进行 数据 挖掘问题1:为什么要开展-3挖掘并收集客户信息-3挖掘客户关系管理中技术的典型应用？客户获取客户的传统方式一般是通过大量的媒体广告和传单。这种方法涉及的方面太多，针对性不强，企业投入太大。数据 挖掘技术可以从以往的市场活动中有用数据(主要指潜在客户反应模式的分类)建立数据 挖掘模型。因此，企业可以了解真实潜在客户的特征分类，从而在未来的市场活动中有的放矢，而不是传统的经验猜测。
比如把数据按照不同年龄段整理存放在图书馆的简单动作就是细分。细分让用户从更高的层面观察数据在库中，细分让人们以不同的方式对待不同细分群体的客户。数据 挖掘中的分类、聚类等技术，允许用户根据企业感兴趣的属性，如品类、年龄、职业、住址、偏好等，对数据库中数据的客户进行细分。
6、 数据 挖掘的职业发展方向是什么啊(1) 数据分析方向，这类操作型的范畴就是用sql、sas、spss等工具对数据做一些分析，做一些报表，从而影响企业的决策(2)数据/1223。说白了，这就是开发。你至少要懂一门编程语言，比如C 或者java。你需要给自己一个定位。如果你没有编程技能，建议你做分析。当然，你需要一些-3挖掘在里面。我个人认为你应该做这件事。
数据 挖掘找工作有几个途径:(1)做管理咨询行业的分析师有大数据。数据分析师需要有扎实的数理统计基础，熟练使用主流-3挖掘(或统计分析)工具。(2)在企业负责编程开发。程序设计开发:主要是实现-3挖掘现有算法和开发新算法，根据实际需要做一些与核心算法结合的程序开发实现。(3)在高校、科研单位或企业开展科研，研究算法应用等项目。
7、 数据 挖掘的入门概念数据挖掘1数据挖掘数据(数据2机器学习类似于-3挖掘和数据-0有一个术语叫“机器学习”。这两个术语本质上没有太大区别，如果在书店买两本讲座，可以分开买。具体来说，小的区别如下:机器学习:它更侧重于技术方面和各种算法，一般来说，一提到机器学习，就会想到语音识别、图像视频识别、机器翻译、无人驾驶等模式识别，甚至Google Brain等AI。这些东西的共同点是极其复杂的算法，所以机器学习的核心是各种微妙的算法。
