数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘——概念与技术.pdf" 是一本关于数据挖掘的入门书籍，作者为韩家炜，源自J.Han和M.Kamber的著作。本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术，并讨论了其重要性和应用背景。 数据挖掘是通过分析大量数据，发现有价值信息和知识的过程。书中指出，数据挖掘可以在多种类型的数据上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。数据挖掘的主要功能包括：概念/类描述（用于理解数据的特征和差异）、关联分析（找出变量之间的关联规则）、分类和预测（构建预测模型）、聚类分析（将数据分组）、局外者分析（识别异常或离群值）以及演变分析（研究数据随时间的变化）。 并非所有模式都对业务有意义，数据挖掘的目标是找到有趣且有用的模式。数据挖掘系统通常被分类为描述性挖掘和预测性挖掘。在实际应用中，数据挖掘面临的主要问题包括数据质量、数据规模、计算复杂性以及如何评估和解释发现的模式。 数据仓库是数据挖掘的重要应用场景，它是一个用于分析和报告的集成数据集合，区别于操作数据库系统。数据仓库采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座结构，支持OLAP（在线分析处理）操作，如切片、dice、钻取和旋转等。数据仓库系统通常由数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和前端分析工具组成，分为三层结构：前端工具、OLAP服务器和数据存储。OLAP服务器有ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合OLAP）三种类型，各有优缺点。 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，因为原始数据往往存在噪声、缺失值、不一致性等问题。预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程，旨在提高数据质量，降低后续分析的复杂性。预处理的目的是使数据更适合挖掘算法的输入，从而提高挖掘结果的准确性和可靠性。 "数据挖掘——概念与技术.pdf"提供了对数据挖掘全面而基础的介绍，涵盖了从数据仓库和OLAP技术到数据预处理的关键概念，是学习和理解数据挖掘领域的宝贵资料。