Möchten Sie verkaufen? Hier verkaufen
Data Mining. Concepts and Techniques.: Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann) (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems)
 
 
Den Verlag informieren!
Ich möchte dieses Buch auf dem Kindle lesen.

Sie haben keinen Kindle? Hier kaufen oder eine gratis Kindle Lese-App herunterladen.

Data Mining. Concepts and Techniques.: Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann) (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) [Englisch] [Gebundene Ausgabe]

Jiawei Han , Micheline Kamber
5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (2 Kundenrezensionen)

Erhältlich bei diesen Anbietern.


Dieses Buch gibt es in einer neuen Auflage:
Data Mining: Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) Data Mining: Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) 4.5 von 5 Sternen (2)
EUR 48,95
Auf Lager.

Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 550 Seiten
  • Verlag: Morgan Kaufmann (6. September 2000)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 1558604898
  • ISBN-13: 978-1558604896
  • Größe und/oder Gewicht: 23,8 x 19 x 3 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (2 Kundenrezensionen)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 228.934 in Englische Bücher (Siehe Top 100 in Englische Bücher)
  • Komplettes Inhaltsverzeichnis ansehen

Mehr über die Autoren

Entdecken Sie Bücher, lesen Sie über Autoren und mehr

Produktbeschreibungen

Pressestimmen

"many excellent features" -- Tony Jenkins,Vice Chairman, British Computer Society's, Data Management Specialist Group

Kurzbeschreibung

Our capabilities of generating and collecting data have increased rapidly in the last 30 or 40 years. This has resulted in an explosive growth of stored data, followed by the desire to use the information in that data. Data Mining: Concepts and Techniques is the first text to offer a comprehensive examination of the principles and methods at work in the rapidly advancing field of data mining. Written from a database perspective to accommodate the largest group of data mining students and practitioners, it offers readers an in-depth theoretical orientation and extensive practical instruction they can apply directly in their own projects. Each chapter functions as a stand-alone guide to an important topic, presenting proven algorithms and sound implementations ready to be used-directly or with strategic modification - against live data. The obvious choice for data mining instructors and their students, this book will establish itself as the bible for professionals in the field, including IT managers, database programmers and architects, applications developers and technically savvy data users.

In diesem Buch (Mehr dazu)
Einleitungssatz
This book is an introduction to what come to known as data mining and knowledge spective, where emphasis is placed on basic data mining concepts and techniques for uncovering interesting data patterns hidden in large data sets. Lesen Sie die erste Seite
Mehr entdecken
Wortanzeiger
Ausgewählte Seiten ansehen
Buchdeckel | Copyright | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis | Rückseite
Hier reinlesen und suchen:

Tags

 (Was ist das?)
Bei einem Tag handelt es sich um ein Schlagwort, das zum Produkt passt.
Tags erleichtern allen Kunden die Suche und die Sortierung ihrer Lieblingsprodukte.
 

Eine digitale Version dieses Buchs im Kindle-Shop verkaufen

Wenn Sie ein Verleger oder Autor sind und die digitalen Rechte an einem Buch haben, können Sie die digitale Version des Buchs in unserem Kindle-Shop verkaufen. Weitere Informationen

Kundenrezensionen

4 Sterne
0
3 Sterne
0
2 Sterne
0
1 Sterne
0
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
16 von 16 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Von "cedrix"
Format:Gebundene Ausgabe
Endlich ein wunderbares Buch zu dem Thema Data Warehousing, Data Mining etc. Dem Autor gelingt es auch dem unerfahrenen Leser mit Leichtigkeit in die Thematik einzuführen. Erstklassig werden Begriffe ausführlich erläutert, präzise definiert und gegeneinander abgegrenzt. Die Leserzielgruppe ist natürlich vorwiegend das Fachpublikum. Es eignet sich insbesondere hervorragend als Lehrbuch für alle Wirtschaftsinformatiker (und fachverwandte Gebiete) zumal es für jedes Kapitel Zusammenfassungen gibt, die ein extrem einfaches lernen ermöglichen. Hinzukommt eine Übungs-Sektion mit Fragen zu den Kapiteln und, ebenfalls getrennt nach Kapiteln, eine ausführliche Literaturangabe für Querverweise.

Der Inhalt wird dem Titel vollends gerecht: Angefangen bei Einleitungen über den Sinn und Zweck des DataMining, benutzte Techniken, mögliche Analysen (beschreibend oder vorhersagend), bis zu angewandten Architekturen und Implementationen finden in dem Buch sehr anschaulich und ausreichend Platz. Jeder wichtige Aspekt wird in einem separaten Kapitel ausführlichst erläutert.

Positiv ist auch: Der Autor gibt nicht nur den aktuellen Stand der Technik an, sondern gibt stets noch Ausblicke für zukünftige Entwicklungen an und weist auf aktuell zu lösende Probleme hin.

Fazi: Ein rundum gelungens Buch für Profis und solche die es werden wollen.

War diese Rezension für Sie hilfreich?
14 von 14 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Bereits der Untertitel "Concepts and Techniques" charakterisiert das Buch von Herrn Han und Frau Kamber sehr zutreffend: Es geht um die grundlegenden Konzepte hinter Data-Mining und die Techniken ihrer Umsetzung.

Nach einer kurzen Einordnung in den operativen Kontext des Data-Warehousings konzentrieren sich die Autoren auf Data-Mining: Formale Klassifikations- und Prädiktionsaufgaben werden als Konzepte eingeführt und mit Techniken wie Entscheidungsbäumen, Bayes'schen Netzwerken, Nächste-Nachbarn-Suche oder Regressionsmodellen gelöst. Es spricht sehr für die Gewissenhaftigkeit der Darstellung, dass die Bewertung der Vorhersagegüte zumindest touchiert wird. Die Assoziationsanalyse wird mit ungewöhnlich viel Tiefgang dargestellt - auch Multilevel- und multidimensionale Assoziationsregeln werden behandelt - was durch die vielfältigen Veröffentlichungen von Prof. Han zu diesem Thema verständlich ist. Zur Clusteranalyse werden vor allem die vielfältigen unterschiedlichen Ansätze vorgestellt und illustriert. Die für die praktische Anwendung häufig entscheidenden Aspekte von Datenvorbereitung und Datenmodellierung werden zwar nicht tiefgreifend behandelt, aber dem Titel gemäß zumindest als Konzepte angesprochen. Eine Einführung in Data-Mining auf komplexen geographischen, multimedialen oder Web-Datentypen runden die Darstellung ab.

Professor Han hat einen starken akademischen Hintergrund; seine Forschungen und Publikationen zu Data-Mining reichen bis zum Anfang der 1990er Jahre zurück. Seine Darstellungen sind sauber, die Aussagen inhaltlich fundiert und die gelegentlichen vorkommenden Formeln korrekt. Damit erhalten Studenten und Leser mit akademischem Interesse eine geeignete Überleitung zu weiterführenden Veröffentlichungen in ACM oder IEEE.

Für den beruflichen Anwender sind Prof. Han's 1-seitige Darstellungen über Data-Mining für Telekommunikations- oder Handelsunternehmen verständlicherweise unzureichend; hierfür ist professionelle Unterstützung durch spezialisiertes Consulting erforderlich. Und auch in diesem Fall ist das Buch sehr hilfreich, um für die Auswahl geeigneter Consultants und den Umgang mit ihnen gewappnet zu sein.

Dr. Alexander Ebbes
GIP Research Institute

War diese Rezension für Sie hilfreich?
Die hilfreichsten Kundenrezensionen auf Amazon.com (beta)
Amazon.com:  24 Rezensionen
86 von 89 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
A good textbook on the technical aspects of data mining 8. September 2000
Von Krishnan Pillaipakkamnatt - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
There are a number of books on data mining. The vast majority of them are non-technical in the sense that they talk a great deal about how data mining is a glorious area, without ever getting into the nitty gritty of how data mining algorithms actually work. There are also a couple of technical textbooks on data mining that are nothing more than mistitled books on machine learning (yes, I know, the ML arena does contribute a lot towards data mining). This is the first true textbook on data mining algorithms and techniques. It covers a vast array of topics and does ample justice to the vast majority of them. In fact, it even covers semi-automated (OLAP) technologies for data mining. The book consistently uses data from a single (fictitious) organization to illustrate most concepts. This gives a strong sense of cohesion to can actually be very different techniques. One key aspect of the book is its question-and-answer format. The main arguments in favor of such a format are (1) it is a clean way introduce a new topic or concept (2) students love it when things are laid out for them. On the other hand, such an approach seems inappropriate for a graduate level text. This book is certain to become "the standard" data mining textbook.

Update (Dec 25, 2004): My opinion about this book has changed over time. I've left the 5-start rating in place, although my current rating for the book is 4 (or even 3.5) stars. The main reason is that I had to supplement most of the chapters in the book with the original research papers to give my students a more complete picture of data mining (in other words, the material can be a bit shallow).
24 von 26 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Best introduction I know 14. November 2004
Von wiredweird - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe
It is very easy to collect huge volumes of data - social statistics, bank records, biological data, and more - but very hard to pull useful facts out of the heap. This book is about processing large volumes of data in ways that let simple descriptions emerge.

This is an introductory level book, aimed at someone with reasonably good programming skills. A little facility with statistics might help, but certainly isn't necessary. The book starts gently, with some very basic questions: what is data mining exactly, when there seem to be so many definitions for the term? What is a data warehouse, and how does it differ from a database? Next, the authors address the data itself in terms of quality, usability, and organization for efficient access. The central chapters, 4 thhrough 8, address various kinds of query specification, kinds of relationships to extract, correlations, clustering, and classification. None of the discussions is especially deep. All, however, are presented in pseudocode or simple math that can easily be translated into working code. The careful reader learns a few basic principles that work well in many contexts: entropy maximization, Bayesian analysis, and simple stats. It may be surprising to see how little of normal statistical analysis is used. I suspect the authors assume that stats-savvy readers will already know how to apply significance testing, and that stats-naive readers don't need the distraction. The last chapters discuss complex data, where the best structure for the data and the questions to be asked of it are not at all obvious, and tools and applications used in data mining.

The book is nicely laid out as a textbook, with an orderly summary, problem set, and bibliography at the end of each chapter. The bibliography is more than just a list of names and authors - it actually helps the reader decide which references will give the best description of each of the chapter's topics.

This is a clear, usable introduction to data mining: the data it uses, the questions it answers, and the techniques for connecting them. It gives codable detail for lots of techniques, and prepares the reader for more advanced discussions. I recommend it very highly.

//wiredweird
27 von 30 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Just right 15. November 2000
Von Matthew M. Shannon - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Gebundene Ausgabe|Von Amazon bestätigter Kauf
I've been working with Data Warehousing for a few years, and stumbled upon this book here on Amazon a few weeks ago. I was leery at first because of it's obvious textbook price/look, but purchased it anyway, much to my delight.

The book provides a very vendor neutral view of Data Warehousing and Data Mining, many data mining ideas and examples are presented throughout the book without any specific programming language used. I feel it allows you to implement the idea in your preferred method.

I found the book more than worth the price, in fact I was asked to give a guest lecture/presentation at a University Data Mining class in the Spring and will definitely pull from this book for my presentation.

Enjoy!

Kundenrezensionen suchen
Nur in den Rezensionen zu diesem Produkt suchen

Kunden diskutieren

Das Forum zu diesem Produkt
Diskussion Antworten Jüngster Beitrag
Noch keine Diskussionen

Fragen stellen, Meinungen austauschen, Einblicke gewinnen
Neue Diskussion starten
Thema:
Erster Beitrag:
Eingabe des Log-ins
 


Aktive Diskussionen in ähnlichen Foren
Kundendiskussionen durchsuchen
Alle Amazon-Diskussionen durchsuchen
   
Ähnliche Foren


Lieblingslisten


Ähnliche Artikel finden


Anhand des Sachgebietes nach ähnlichen Produkten suchen:


Ihr Kommentar