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中文版”是数据挖掘领域的经典著作，由J.Han和M.Kanber合作撰写，中文翻译版本便于国内读者学习。本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和技术，对于想要深入了解这一领域的读者来说是不可或缺的参考资料。 在第一章中，作者介绍了数据挖掘的基本概念和重要性。数据挖掘是为了从海量数据中发现有价值的信息和知识，它的重要性在于能够帮助企业决策者洞察业务趋势，优化运营策略。书中详细解释了数据挖掘的几种主要类型的数据源，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。此外，还讨论了数据挖掘的主要功能，如概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。作者指出，并非所有模式都是有用的，因此数据挖掘系统需要具备筛选有趣模式的能力。 第二章重点讲述了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为数据分析设计的独立于操作系统的数据库，用于支持决策制定。它与操作数据库系统的主要区别在于其面向主题、集成、时变和不可更新的特性。数据仓库通常采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以便进行复杂的OLAP操作，如切片、 dice、钻取和旋转。数据仓库的系统结构通常包括三层：前端工具、OLAP服务器和数据存储。不同的OLAP服务器类型，如ROLAP、MOLAP和HOLAP，各有优缺点。章节还讨论了数据仓库的实现技术，包括数据立方体的高效计算、OLAP数据索引、查询处理和元数据存储。 第三章则聚焦于数据预处理，这是数据挖掘过程中的关键步骤。因为原始数据往往存在缺失值、异常值、噪声和不一致性等问题，需要通过数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等方法来准备适合挖掘的数据集。数据预处理对提高挖掘结果的质量和准确性至关重要。 “数据挖掘概念与技术中文版”全面覆盖了数据挖掘的基础理论和实践技术，结合数据仓库和OLAP的背景知识，为读者提供了一条深入理解数据挖掘的清晰路径。这本书不仅适合初学者入门，也对经验丰富的数据科学家有很高的参考价值。通过学习，读者将能够掌握如何从大量数据中提取有价值信息，为实际业务问题提供洞见。