数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

数据挖掘——概念与技术是一本由韩家炜编著的专业书籍，该书旨在为读者提供数据挖掘的基础知识和关键技术。作者从数据库的角度出发，强调了在大规模数据集中发现有价值模式的重要性。书中主要探讨了以下几个关键知识点： 1. **数据挖掘的定义**：数据挖掘被定义为从大量数据中提取有用信息的过程，包括识别模式、趋势和关联，用于支持决策制定或业务洞察。 2. **数据挖掘的应用领域**： - **关系数据库**：数据挖掘可以在关系型数据库中进行，如发现用户行为模式。 - **数据仓库**：数据仓库是专门设计用来支持分析的，用于存放历史数据，便于进行OLAP（在线分析处理）操作，为数据挖掘提供基础。 - **事务数据库**：虽然不是直接用于数据挖掘，但事务数据库的数据也可能作为挖掘的来源。 - **高级数据库系统和应用**：高级数据库可能包含更复杂的功能，有助于数据挖掘的执行。 3. **数据挖掘的功能**： - **概念/类描述**：挖掘出数据的特征和区分性规则。 - **关联分析**：识别数据项之间的频繁模式。 - **分类和预测**：通过学习历史数据，预测未来事件。 - **聚类分析**：将相似对象归类。 - **局外者分析**：针对新数据点进行分类。 - **演变分析**：研究数据随时间的变化。 4. **数据挖掘的价值评估**：并非所有模式都具有价值，需要根据业务目标和实用意义来判断。 5. **数据挖掘系统分类**：根据其处理方式，数据挖掘系统可分为批量处理、实时处理等不同类型。 6. **数据挖掘面临的问题**：如数据质量、隐私保护、算法选择和解释性等挑战。 7. **数据仓库与OLAP技术**：这部分深入讲解了数据仓库的概念，多维数据模型（星形、雪花和事实星座）及其操作，以及OLAP查询模型。 8. **数据预处理**：预处理是挖掘前的关键步骤，涉及数据清洗、整合、转换和规范化，以提高后续分析的质量。 9. **数据仓库的实现细节**：包括系统结构、设计方法、索引优化和元数据管理等。 通过阅读这本书，读者能了解到数据挖掘的核心概念、技术和实际应用，这对于从事数据分析、业务智能和机器学习等领域的工作人员来说，是一本十分有价值的参考书籍。