数据挖掘：概念、技术与实践

"数据挖掘是探索大量数据以发现有价值信息的过程。它涉及到多个技术，包括概念描述、关联分析、分类、聚类、局外者分析和演变分析等。数据挖掘通常在关系数据库、数据仓库、事务数据库或高级数据库系统上进行。有趣模式的选择性和数据挖掘系统的分类是其主要挑战之一。数据仓库是数据挖掘的重要应用场景，它提供了用于分析的集成化、历史性的数据视图。数据仓库有别于操作数据库，采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式。OLAP（在线分析处理）技术在数据仓库中用于快速分析多维数据。数据预处理是数据挖掘的关键步骤，目的是解决数据质量、噪声、不一致性等问题，为后续的挖掘工作提供准备。" 在《数据挖掘：概念与技术》一书中，作者深入探讨了数据挖掘的基本概念和技术。首先，他们解释了数据挖掘的激发因素及其重要性，指出数据挖掘是在大量数据中发现潜在知识和模式的过程。接着，书中详细介绍了数据挖掘可以在不同类型的数据源上进行，如关系数据库、数据仓库和事务数据库，甚至在高级数据库系统中。 数据挖掘的功能包括多种模式的发现，如概念描述（描述数据的主要特征）、关联分析（找出变量间的关联规则）、分类（建立预测模型）、聚类（将数据分组）、局外者分析（识别异常或离群值）以及演变分析（追踪数据随时间的变化）。这些模式的发现并不总是有意义，因此，书中强调了模式的有趣性和相关性选择。 数据仓库是支持数据挖掘的重要环境，它与操作数据库不同，旨在提供分析而非日常操作。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，以简化复杂的业务数据。OLAP技术则在数据仓库上执行快速的多维分析，包括切片、 dice、钻取等操作，以帮助用户深入理解数据。 数据预处理是数据挖掘流程中的关键步骤，包括数据清洗、转换、集成和规范化等，以去除噪声、处理不一致性、填补缺失值和降低维度，确保数据质量和挖掘结果的准确性。 这本书涵盖了数据挖掘的基础理论和实际应用，不仅阐述了数据挖掘的核心概念和技术，还讨论了数据仓库和OLAP在数据分析中的作用，以及预处理在准备数据挖掘任务中的重要性。通过深入学习这些内容，读者可以更好地理解和实施数据挖掘项目，从而从海量数据中提取有价值的洞察。