数据挖掘：韩家炜版概念与技术解析

"《数据挖掘概念与技术》是韩家炜教授的一本著作，该书于2000年由Morgan Kaufmann出版。本书主要探讨了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据挖掘的动机、数据源、挖掘功能以及数据挖掘系统分类等核心主题。同时，书中也详细介绍了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术，以及数据预处理的重要性。” 在第一章“引言”中，作者阐述了数据挖掘的兴起原因及其重要性。数据挖掘是通过复杂算法从大量数据中提取有用信息的过程。它可以应用于各种数据源，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。章节还讨论了并非所有模式都具有实际价值的问题，以及如何对数据挖掘系统进行分类，并提出了数据挖掘面临的主要挑战。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入讨论了数据仓库的概念，它与操作数据库系统的区别，以及为何需要独立的数据仓库。数据仓库通常采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式。OLAP（在线分析处理）技术用于在这些模型上进行数据分析，包括切片、 dice、钻取和聚合操作。本章还介绍了数据仓库的系统结构，包括三层架构，以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较。最后，讨论了数据仓库的实现方法，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储，以及数据立方体技术的进一步发展。 第三章“数据预处理”则强调了在进行数据挖掘之前，数据必须经过清洗、转换和规范化的重要性，因为原始数据往往含有噪声、不一致性或缺失值，这些都需要处理以提高挖掘结果的质量。 这本书全面覆盖了数据挖掘的基础理论和实践应用，对于理解数据挖掘的基本概念、技术以及如何在数据仓库环境中应用这些技术提供了宝贵的指导。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中获益。