数据挖掘：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘_-_概念与技术" 是一本深入探讨数据挖掘领域的书籍，由韩家炜等人编著。本书详细介绍了数据挖掘的基础概念、技术及其在数据仓库中的应用，同时还涉及了数据库的相关知识。 在数据挖掘方面，书中首先阐述了数据挖掘的重要性和其在信息技术中的地位。数据挖掘是通过自动或半自动的方法从大量数据中发现有价值信息的过程。它不仅关注数据的深度分析，还强调将这些分析结果转化为易于理解的模式或规则，从而支持决策制定。 书中详细讨论了数据挖掘的不同类型，包括： 1. 概念/类描述：这是数据挖掘的基本功能，旨在发现数据的概括性特征和类别之间的差异。 2. 关联分析：用于找出数据项之间有趣的关联或频繁模式，如购物篮分析。 3. 分类和预测：利用算法构建模型，对未知数据进行分类或预测，例如常见的贝叶斯分类。 4. 聚类分析：根据相似性将数据分成不同的组或簇。 5. 局外者分析：识别与大多数样本明显不同的异常或离群值。 6. 演变分析：分析数据随时间的变化趋势和模式。 在数据仓库部分，书籍详细解释了数据仓库的概念，它是为分析而设计的集成数据库，与操作型数据库有显著区别。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，便于进行OLAP（在线分析处理）操作。OLAP技术允许用户从不同角度快速深入地分析数据，支持决策制定。书中还涵盖了数据仓库的系统架构、设计步骤、数据立方体的计算优化以及OLAP服务器的类型（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 此外，数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，包括数据清洗、集成、转换和规范化，以消除噪声、处理缺失值、解决不一致性，并将数据转化为适合挖掘的格式。 整体来看，这本书全面覆盖了数据挖掘和数据仓库的核心概念和技术，是理解和实践数据挖掘领域的宝贵资源，有助于读者深入理解这一领域并提升数据分析能力。