最简数据挖掘
周涛
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周涛
本书是数据挖掘精髓的浓缩。第1章用通俗易懂的语言回答五个基本问题，包括什么是数据，什么是大数据，什么是数据挖掘，以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用6章的篇幅，介绍k-均值、k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘等6种方法。第8章介绍一些实际的应用，演示简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值。 本书可供高校的数据科学与大数据、智能科学与技术、人工智能、计算机科学与技术和统计类、应用数学等相关专业的学生作为教材使用，也可供高校的商科大数据、金融等专业的学生、优秀的中学生、科技企业的管理者和相关行业的投资人学习参考。
周涛老师介绍的言简意赅，但是第一次实际了解数据挖掘，还是有些懵懵懂懂的，关于k-均值，k-近邻，决策树和关联规则大概明白了一些，但是朴素贝叶斯，线性回归和逻辑回归还是不太懂，只能听个大概，想不明白实际场景，不过总算是个好的开始，继续努力… k-均值，解决聚类问题，n个对象分成k个簇，比如说做流量套餐设计； k-近邻，解决分类问题，n个原始对象中取与新添加对象相似的最相近的k个对象进行综合预测，比如说风控评估坏账率风险； 决策树，同样解决分类问题，原始对象为根节点，规则为内部节点，结果为叶子结点，大体为一系列规则库的分析，比如银行普惠金融； 关联规则，更关注布尔数据，比如啤酒与尿布的故事，比如电商营销策略等； 继续努力吧，现在理解的似是而非的…
简单易懂，便于入门。有些举例，浅显易懂，但发人深思，令人难忘。已经推荐给学生做入门读物。
对于想了解数据挖掘经典算法和基础实施过程的初学者，管理层，是挺好的普及书