数据挖掘入门：概念、技术与挑战

“数据挖掘-技术与概念.pdf”是一本关于数据挖掘基础知识的导论书籍，由韩家炜和M. Kamber合著，出版于2000年，由Morgan Kaufmann出版社发行。这本书主要从数据库的角度探讨数据挖掘的概念和技术，重点关注在大规模数据集中发现有趣模式的过程。书中涉及了数据挖掘的重要性、数据挖掘的种类、可以挖掘的模式类型、数据挖掘系统的一般结构，以及数据预处理等关键议题。 在第一章节中，作者阐述了数据挖掘的起源和重要性，指出数据挖掘是数据库技术演进的一个自然部分。他们解释了数据挖掘可以在各种类型的数据集上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。数据挖掘的功能包括寻找概念描述、关联规则、分类、预测、聚类、局外者分析以及演变分析。作者还讨论了模式的筛选问题，指出并非所有模式都有用，以及数据挖掘系统的主要挑战。 第二章深入讲解了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是支持决策分析的集成化、非易失性数据集合，与操作数据库系统有显著区别。作者介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以及度量、概念分层和OLAP操作。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（即源系统、数据仓库服务器和前端工具），以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较。章节结尾，作者展望了数据仓库技术的未来发展方向，如数据立方体的自发现和多粒度聚合。 第三章探讨了数据预处理，这是数据挖掘过程中的重要环节，因为原始数据往往需要清洗、转换和规范化才能用于有效的挖掘。预处理包括处理缺失值、异常值、噪声和不一致性，以及数据规范化、归一化、离群值检测和数据集成。这部分内容强调了预处理对于提高挖掘结果质量和效率的关键作用。 这本书涵盖了数据挖掘的基础理论、数据仓库的设计与实现，以及预处理技术，是理解和实践数据挖掘技术的宝贵资源。通过学习，读者可以掌握数据挖掘的基本概念，理解其在现代信息处理中的核心地位，以及如何利用这些技术从海量数据中提取有价值的知识。