数据挖掘：概念、技术与实践

“数据挖掘 概念与技术”是关于数据挖掘领域的一本著作，作者韩家炜和J.Han以及M.Kamber合著，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。这本书主要探讨了数据挖掘的基本概念、技术及其在不同数据类型上的应用。 在第一章“引言”中，作者提出了数据挖掘的重要性和定义。数据挖掘是在大量数据中发现有价值信息的过程，它可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用上进行。数据挖掘的功能包括但不限于概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。并非所有模式都具有实际意义，因此数据挖掘系统需要能够识别和筛选有趣模式的能力。数据挖掘系统可以分为不同的类别，面临的主要问题包括数据的质量、规模和复杂性。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入介绍了数据仓库的概念，它是从操作数据库中分离出来用于决策支持的系统。数据仓库与操作数据库在设计目的和使用上有显著区别。多维数据模型（如星形、雪花和事实星座）是数据仓库的核心，支持OLAP（在线分析处理）操作，如切片、 dice、钻取和旋转等。数据仓库的系统结构包括三层架构，涉及数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）。数据仓库的实现涉及到数据立方体的有效计算、索引、查询优化和元数据管理。数据仓库不仅是数据分析的平台，也是数据挖掘的重要来源，从OLAP到OLAM（在线分析挖掘）的转变，使数据仓库成为发现深层次洞察的工具。 第三章“数据预处理”讨论了在进行数据挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和规范化的重要性。预处理是消除噪声、处理缺失值、解决不一致性、归一化和标准化数据的关键步骤，以确保挖掘结果的准确性和可靠性。 这些章节揭示了数据挖掘的基础知识，包括其在不同数据环境中的应用、数据仓库作为数据挖掘平台的角色以及预处理在确保挖掘质量中的作用。全书通过深入浅出的方式，为读者提供了理解和实践数据挖掘的全面指南。