Data Mining: Učebnice

Recenze čtenářů

Kniha je oceňována pro své komplexní pokrytí a hloubku různých témat z oblasti dolování dat a analytiky. Je považována za cenný zdroj informací pro akademiky i odborníky z praxe, kteří hledají důkladné teoretické poznatky. Nedoporučuje se však začátečníkům a má problémy s fyzickým a digitálním formátem.

⬤ Vynikající rozsah a hloubka pokrytých témat.
⬤ Podrobné popisy algoritmů, analýzy a pseudokódy.
⬤ Dobře integrované pokrytí různých oblastí.
⬤ Silný teoretický rámec vhodný pro akademické studium.
⬤ Jasná vysvětlení a intuitivní diskuse o složitých tématech.
⬤ Komplexní pokrytí zahrnující metody dolování dat i strojového učení.

⬤ Nevhodné jako první kniha o dolování dat; vhodnější pro středně pokročilé studenty.
⬤ Některé popisy algoritmů jsou stručné a nemusí být snadné je sledovat bez předchozích znalostí.
⬤ Problémy s fyzickou kvalitou, například vypadávající stránky.
⬤ Vydání pro Kindle má špatně vykreslené vzorce, takže jsou nečitelné.

(na základě 19 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Data Mining: The Textbook

Obsah knihy:

Tato učebnice se zabývá různými aspekty dolování dat od základů až po složité typy dat a jejich aplikace, přičemž zachycuje širokou rozmanitost problémových oblastí pro problematiku dolování dat. Přesahuje tradiční zaměření na problémy dolování dat a představuje pokročilé datové typy, jako jsou text, časové řady, diskrétní posloupnosti, prostorová data, grafová data a sociální sítě. Dosud žádná kniha se nezabývala všemi těmito tématy komplexně a uceleně. Kapitoly této knihy spadají do jedné ze tří kategorií:

⬤ Základní kapitoly: Data mining má čtyři hlavní problémy, které odpovídají shlukování, klasifikaci, dolování asociačních vzorů a analýze odlehlých hodnot. Tyto kapitoly komplexně pojednávají o široké škále metod pro tyto problémy.

⬤ Doménové kapitoly: Tyto kapitoly pojednávají o specifických metodách používaných pro různé oblasti dat, jako jsou textová data, data časových řad, sekvenční data, grafová data a prostorová data.

Kapitoly o aplikacích: Tyto kapitoly se zabývají důležitými aplikacemi, jako je dolování datových toků, dolování na webu, řazení, doporučení, sociální sítě a ochrana soukromí. Kapitoly o doménách mají rovněž aplikační charakter.

Kniha Data Mining je vhodná pro úvodní i pokročilé kurzy dolování dat: Učebnice vyvažuje matematické detaily a intuici. Obsahuje nezbytné matematické detaily pro profesory a výzkumné pracovníky, ale je podána jednoduchým a intuitivním stylem, aby byla lépe přístupná studentům a odborníkům z praxe (včetně těch s omezeným matematickým vzděláním). Obsahuje četné ilustrace, příklady a cvičení s důrazem na sémanticky interpretovatelné příklady.

Chvála pro Data Mining: Učebnice -.

"Při čtení této knihy jsem se již rozhodl, že ji budu používat ve svých hodinách. Jedná se o knihu napsanou vynikajícím vědcem, který zásadním způsobem přispěl k data miningu, a to přístupným a aktuálním způsobem. Kniha je doplněna o teorii a praktické příklady použití. Je to povinná četba pro studenty i profesory! " -- Qiang Yang, vedoucí katedry informatiky a inženýrství na Hongkongské univerzitě vědy a techniky.

"Jedná se o nejúžasnější a nejkomplexnější učebnici o dolování dat. Zahrnuje nejen základní problémy, jako je shlukování, klasifikace, odlehlé hodnoty a časté vzory, a různé typy dat, včetně textu, časových řad, sekvencí, prostorových dat a grafů, ale také různé aplikace, jako jsou doporučovače, web, sociální sítě a soukromí. Je to skvělá kniha pro postgraduální studenty a výzkumné pracovníky i pro odborníky z praxe." -- Philip S. Yu, zasloužilý profesor UIC a Wexlerova katedra informačních technologií na Illinoiské univerzitě v Chicagu.