数据挖掘入门：概念、技术与挑战

"数据挖掘——概念与技术(完整版)" 是一本由韩家炜撰写，基于J. Han和M. Kamber的英文原版《Data Mining: Concepts and Techniques》的书籍，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。本书深入介绍了数据挖掘的基本概念和技术，特别是从数据库的角度探讨大规模数据集中的知识发现。 在第一章“引言”中，作者首先阐述了数据挖掘的兴起原因及其重要性。数据挖掘被定义为在各种类型的数据上进行的活动，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。书中提到了数据挖掘的不同功能，如描述性（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。此外，作者还讨论了并非所有模式都是有用的，以及如何对数据挖掘系统进行分类，同时指出了数据挖掘面临的关键问题。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”详细解释了数据仓库的概念，区别于操作数据库系统，并探讨了为何需要独立的数据仓库。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以及度量、概念分层和OLAP操作（如切片、 dice、钻取）等概念被详细介绍。此外，章节还涵盖了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构以及ROLAP、MOLAP、HOLAP的比较。数据仓库的实现技术，如数据立方体的有效计算、索引、元数据存储等也有涉及，最后讨论了数据仓库向数据挖掘的转变。 第三章“数据预处理”是数据挖掘过程中的重要环节，因为原始数据通常需要清洗、转换和规范化才能用于挖掘。预处理包括处理缺失值、异常值、噪声、不一致性以及数据的规范化和标准化等步骤。这部分内容通常涉及特征选择和构造，以及数据集成，确保数据质量，以便为后续的数据挖掘任务提供准确的基础。 这本书全面介绍了数据挖掘的理论基础和实际应用，涵盖了从数据源、数据仓库构建、OLAP技术到数据预处理的整个流程，是理解和掌握数据挖掘领域知识的宝贵资源。