数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘 - 概念与技术" 数据挖掘是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取有用信息和知识的过程。《数据挖掘：概念与技术》一书由韩家炜撰写，并引用了J.Han和M.Kamber的著作，通过Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。这本书深入探讨了数据挖掘的基础概念和技术。 在第一章中，作者首先阐述了数据挖掘的起源和重要性。数据挖掘的兴起是由于对数据背后潜在价值的需求日益增长，它可以帮助企业、科研机构等发现数据中的模式和趋势，从而做出更明智的决策。接着，书中定义了数据挖掘，指出它主要在各种类型的数据集上进行，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。 数据挖掘的功能包括多种模式的发现，如概念/类描述（用于描述数据的特征和区分）、关联分析（找出项之间的频繁模式或关联规则）、分类和预测（建立预测模型以对新数据进行分类或预测）、聚类分析（将相似数据归为一类）、局外者分析（识别数据中的异常或离群值）以及演变分析（研究数据随时间的变化）。同时，书中讨论了并非所有模式都是有趣的，模式的有趣性取决于其在特定上下文中的意义和应用。 第二章聚焦于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，这是数据挖掘的重要背景。数据仓库是用于决策支持的集成化、非易失性的历史数据集合，区别于操作数据库。多维数据模型如星形、雪花和事实星座模式被广泛用于数据仓库，它们支持OLAP操作，如钻取、切片、切块和旋转。数据仓库的系统结构通常分为三层，包括数据源、数据仓库服务器和前端工具。不同的OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）各有优缺点，适用于不同场景。 第三章则介绍了数据预处理，这是数据挖掘流程的关键步骤。预处理包括数据清洗（去除噪声和不一致数据）、数据转换（将数据转化为适合挖掘的形式）、数据规约（减少数据量以提高效率）等，这些步骤确保了输入到挖掘算法的数据质量。 总体而言，数据挖掘是一个涵盖多个领域的复杂过程，涉及到数据库管理、统计学、机器学习等多个方面的知识。通过有效的数据预处理、利用数据仓库和OLAP技术，以及选择合适的挖掘方法，可以有效地从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。