数据挖掘入门：概念、技术与预处理

"数据挖掘_-_概念与技术.pdf" 本文档主要介绍了数据挖掘的基本概念和技术，由韩家炜和M. Kamber合著，出版于Morgan Kaufmann出版社。书中涵盖了一系列关于数据挖掘的重要主题，包括数据挖掘的定义、应用领域、可挖掘的模式类型以及数据挖掘过程中的关键问题。 首先，作者解释了数据挖掘的激发因素及其重要性，强调其在大数据分析和决策支持中的作用。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值、可理解、新颖和实用的模式的过程。它可以在不同类型的数据集上进行，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。 数据挖掘的功能包括多种模式的发现，如概念/类描述，用于描述数据集的主要特征和差异；关联分析，寻找项集之间的频繁模式；分类和预测，构建模型以预测未来事件或分类未知数据；聚类分析，将数据自动分组到相似的类别中；局外者分析，识别与大多数数据点显著不同的异常值；以及演变分析，研究数据随时间的变化规律。 书中还讨论了并非所有模式都具有同样的价值，需要对挖掘出的模式进行有趣性评估。数据挖掘系统的分类涉及多种技术，如统计方法、机器学习算法和人工智能技术。数据挖掘面临的主要问题包括数据质量、数据规模、处理效率、模式解释和有效利用等。 接下来，文档深入探讨了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是为决策支持设计的集成、非易失性的历史数据集合。与操作数据库不同，数据仓库提供了多维视图，便于分析。多维数据模型如星形、雪花和事实星座被用来表示数据，便于执行OLAP操作，如钻取、切片、切块和旋转。数据仓库系统通常采用三层结构，包括前端工具、OLAP服务器和数据存储层。 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以提高数据质量和挖掘效果。预处理阶段解决的问题有不一致性、缺失值、噪声和异常值等，确保后续的数据挖掘过程基于准确和有意义的数据。 这本书提供了一个全面的框架，介绍数据挖掘的概念、技术以及它们在数据仓库和OLAP环境中的应用，对于理解和实践数据挖掘有着重要的指导价值。通过学习这些内容，读者能够更好地理解数据挖掘的全貌，掌握数据预处理技术，并能够在实际项目中有效地应用数据挖掘方法。