数据挖掘：数据仓库与OLAP技术详解

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜所著的专业书籍，针对数据挖掘这一关键领域进行了深入解析。本书主要探讨了数据挖掘的基本概念、适用的数据类型、功能以及在数据仓库中的应用。以下是对章节内容的详细概述： 1. 数据挖掘的概念： - 数据挖掘是通过算法和统计模型从大量数据中发现有价值的、未知的、且有潜在预测或决策支持作用的模式或知识的过程。 - 作者强调数据挖掘的重要性在于其能帮助企业洞察隐藏在海量数据背后的规律，从而支持决策制定和业务优化。 2. 数据挖掘的适用范围： - 数据挖掘可以在多种类型的数据源上进行，包括关系数据库（如SQL数据库）、数据仓库（用于长期存储分析数据）、事务数据库（日常运营数据）和高级数据库系统。 - 高级数据库应用可能涉及复杂的查询和分析功能，为数据挖掘提供了丰富的基础。 3. 数据挖掘的功能： - 提供的概念/类描述帮助理解数据中的特征和区分；关联分析揭示项目之间的频繁组合； - 分类和预测用于预测未来事件或分类数据；聚类分析将对象分成相似组；局外者分析识别异常行为；演变分析关注数据随时间的变化。 - 作者质疑所有模式都必须有趣，指出数据挖掘应注重实用性和有效性。 4. 数据挖掘系统分类： - 数据挖掘系统根据其处理数据的方式分为规则型（R-Olap）、基于模型（M-Olap）和混合型（H-Olap）OLAP服务器。 5. 数据挖掘挑战： - 数据挖掘面临的问题包括数据质量、数据隐私、选择合适的挖掘算法、以及如何解释和呈现发现的模式等。 6. 数据仓库及其OLAP技术： - 数据仓库是为支持商业智能和数据挖掘而设计的专用系统，它与操作数据库的区别在于数据的集成、存储和优化。 - 多维数据模型如星形、雪花和事实星座是构建数据仓库结构的关键，涉及度量的分类和计算、概念分层以及OLAP操作。 7. 数据预处理： - 数据预处理是挖掘前的重要步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（规范化、编码）、以及数据集成（整合来自不同源的数据）。 通过这本书，读者可以深入了解数据挖掘的基本原理和技术，以及如何在实际场景中有效利用数据仓库进行分析和决策支持。随着章节的深入，作者逐步引导读者从数据仓库的建立到预处理，再到数据挖掘的具体实施，展示了数据挖掘的完整流程。