韩家炜解析：数据挖掘概念、技术及OLAP应用详解

《数据挖掘：概念与技术》是一本经典的IT领域著作，由韩家炜等编著，于2000年由Morgan Kaufmann出版。该书深入探讨了数据挖掘这一关键领域的基础理论和技术，对于理解数据挖掘的概念、应用场景以及面临的挑战具有重要意义。 第一章“引言”介绍了数据挖掘的起源和重要性，指出数据挖掘是通过分析大量数据来发现有价值的信息和模式的过程，这些模式可以包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析等。它不仅可以应用于关系数据库、数据仓库和事务数据库，还可以扩展到高级数据库系统和应用中。作者强调，并非所有的模式都同等重要，需要根据业务需求筛选。 章节内容详细地划分了数据挖掘系统的类别，如基于规则的系统（如专家系统）、基于机器学习的系统（如神经网络）和基于统计的系统。同时，也讨论了数据挖掘过程中可能遇到的主要问题，如数据质量、过度拟合和模型解释性等。 第二章深入探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的角色。数据仓库作为独立的数据存储，与操作型数据库的区别被清晰阐述，强调了其对提高数据分析效率的重要性。书中讲解了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，以及度量的分类和计算，还有OLAP操作和查询模型。此外，还讨论了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构（前端工具、中间层数据仓库和底层数据存储）以及不同类型的OLAP服务器。 第三章“数据预处理”是数据挖掘的关键步骤，因为原始数据可能存在噪声、缺失值、不一致性等问题。预处理涉及数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，这些步骤旨在确保数据的质量和适用性，以便后续挖掘任务的准确执行。 通过这本书，读者可以全面理解数据挖掘的基本概念、技术手段以及在实际环境中的应用策略，包括数据仓库的选择、预处理方法的选择以及如何将数据挖掘与OLAP技术结合，以支持决策支持和业务洞察。无论是对于初学者还是专业人员，这都是一本不可或缺的参考资料。