《数据挖掘》是一本由[加] Jiawei Han / Micheline Kambe著作，机械工业出版社出版的平装16开图书，本书定价：39.00元，页数：374，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

　　《数据挖掘》精选点评：

　　●为了开卷考试才买的，匆匆翻了一个下午，发现买迟了。早些到手，今年的挖掘作业，还至于这么纠结么....

　　●看着各种别扭不知道是不是翻译的问题=。= 直接看第三版好了

　　●翻译太烂

　　●结合计量经济学一起读

　　●这本书是老师推荐我读的，刚开始读的时候感觉只有理论很没有意思，在工作的时候再看这本书，发现书中其实讲的都是很前沿的技术，未来这些技术都要靠我们用代码实现

　　●数据挖掘的经典入门书籍

　　●数据挖掘的教科书式的经典书籍

　　●大学之后买书就少了，但这本书买来一直放在身边当字典一般来查。

　　●只看了关联数据挖掘一章，觉得还不错了

　　●深奥啊

　　《数据挖掘》读后感(一)：翻译的很差劲，看不出教授的水平

　　这本书被翻译的佶屈聱牙，除了给学习数据挖掘的人增添负担，什么积极的作用的没有。

　　不知道有多少人因为这本不通的书而失去对数据挖掘的兴趣。

　　教授真的是毁人不倦啊，各种官方语言，妈的是要当官吗？

　　《数据挖掘》读后感(二)：不见得最好，却经典

　　应该说这部书可以把人引进门，但看了之后，总觉得还有些概念模糊之处，比如说数据挖掘的理论来源是什么？如何把这些算法从本质上分类？ 我觉得，这方面，《实用数据挖掘》会更好些。另外，如何使用简单的软件，为企业或政府部门实现一个简单可见的数据挖掘呢？这方面，我只读过《可视化数据挖掘》，觉得很不错，为读者提供了一个简单的手段，没读过其他的书，也不好妄加评论了。

　　《数据挖掘》读后感(三)：note for 数据挖掘-概念与技术

　　数据挖掘功能包括发现概念/类描述、关联、分类、预测、聚类、趋势分析、偏差分析和类似性分析。特征化和区分是数据汇总的形式。

　　数据分类(data classification)是一个两步过程：1）建立一个模型，描述预定的数据类集或概念集。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。2）使用模型进行分类。

　　“预测和分类有何不同？”预测（prediction）是构造和使用模型评估无标号样本类，或评估给定样本可能具有的属性值或值区间。在这种观点下，分类和回归是两类主要预测问题，其中分类是预测离散或标称值，而回归用于预测连续或有序值。然而，我们的观点是：用预测法预测类标号为分类，用预测法预测连续值（例如使用回归方法）为预测。这种观点在数据挖掘界被广泛接受。

　　7.3用判断树归纳分类

　　判断树（decision tree）是一个类似流程图的树结构，气质每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或者类分布。

　　chp8 聚类分析

　　将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。

　　聚类的方法有：

　　1）划分方法 partitioning method

　　2)层次方法hierarchical method

　　3)基于密度的方法 density-based method

　　4）基于网格的方法grid-based method

　　5）基于模型的方法model-based method

　　《数据挖掘》读后感(四)：推荐几个数据分析网站

　　推荐几个数据分析网站

　　随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临，我们一起感受数据的力量吧！

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　　来源：corn整理

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