数据挖掘：概念、技术与数据仓库的探索

"数据挖掘概念与技术 韩加玮" 本书是数据挖掘领域的经典之作，由韩加玮撰写，基于J.Han和M.Kamber的《DataMining: Concepts and Techniques》进行阐述。这本书深入探讨了数据挖掘的重要性和基本概念，以及相关技术的应用。 在第一章“引言”中，作者首先提出数据挖掘的起源和重要性，指出数据挖掘是应对海量数据中隐藏价值的关键手段。接着，他详细解释了数据挖掘的定义，强调它可以在各种类型的数据集上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。书中还介绍了数据挖掘的主要功能，包括概念/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。作者讨论了模式的有趣性，并对数据挖掘系统进行了分类，同时概述了数据挖掘面临的主要问题。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”中，作者详细阐述了数据仓库的基本概念，对比了操作数据库系统与数据仓库的差异，解释了为何需要独立的数据仓库。多维数据模型被介绍，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及度量、概念分层和OLAP（在线分析处理）操作。此外，还探讨了数据仓库的系统结构，包括三层架构、不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及数据仓库的实现技术，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储。最后，作者提到了数据仓库向数据挖掘的演进，即从OLAP到OLAP挖掘。 第三章“数据预处理”着重讨论了在数据挖掘之前必须进行的数据清洗、转换和规范化，因为原始数据往往含有噪声、不一致性和缺失值，预处理是提高数据挖掘结果质量的关键步骤。 本书内容丰富，涵盖了数据挖掘的理论基础和实践应用，对于想要深入理解和掌握数据挖掘技术的读者来说，是一本非常有价值的参考书。