韩家炜《数据挖掘：概念与技术》中文版详解

《数据挖掘：概念与技术》是韩家炜所著的一本中文版专业书籍，针对数据挖掘这一关键领域进行了深入讲解。该书旨在帮助读者理解和掌握数据挖掘的基本概念、方法和技术，以及其在实际业务中的应用。作者通过章节结构清晰地阐述了以下几个核心知识点： 1. 数据挖掘的概念：首先，作者解释了数据挖掘的起源，强调了它在现代商业智能中的重要性，如发现隐藏在大量数据中的有价值模式和信息。数据挖掘涵盖多种模式识别技术，如概念/类描述（特征提取和区分）、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。 2. 数据挖掘的应用场景：书中详细讨论了数据挖掘可以在不同类型的数据源上进行，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。数据仓库作为数据挖掘的重要平台，通过多维数据模型（如星形、雪花和事实星座）来组织和存储数据，以便支持OLAP（在线分析处理）技术。 3. 数据仓库技术：这部分深入解析了数据仓库的结构，包括数据仓库设计步骤、三层结构（前端、中间层和后端），以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）。数据仓库的实现涉及有效计算数据方、索引优化、查询处理和元数据管理。 4. 数据预处理：预处理是数据挖掘的关键环节，作者解释了为何需要对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高挖掘结果的准确性和可靠性。这包括处理缺失值、异常值，以及进行数据标准化等步骤。 5. 数据挖掘系统的分类和主要问题：书中还讨论了数据挖掘系统的分类，如基于规则、基于统计、机器学习等方法，并指出数据挖掘过程中可能遇到的挑战，如过拟合、噪声干扰和数据质量问题。 6. 数据挖掘与OLAP的结合：作者强调了数据仓库在数据挖掘中的作用，以及如何从OLAP技术过渡到更深层次的OLAM（在线分析挖掘），进一步发掘数据的价值。 通过对这些内容的深入解读，读者不仅能理解数据挖掘的基本原理，还能了解到如何在实际项目中有效地应用数据挖掘技术，以提升决策效率和业务洞察力。这本书对于任何希望在IT领域深入研究数据挖掘的人来说，是一本不可或缺的参考书。