数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库的关联

"《数据挖掘 - 概念与技术》韩家炜，这是一本介绍数据挖掘基础概念和技术的书籍，旨在阐述数据挖掘在大型数据集中的应用，特别是在数据库技术中的重要性。书中讨论了数据挖掘系统的一般结构，探讨了在不同类型的数据库（如关系数据库、数据仓库、事务数据库等）上进行挖掘的可能性，以及可以发现的各种模式（如关联规则、分类、聚类等）。此外，还涉及到了数据挖掘系统的主要问题和模式的评价标准。" 在数据挖掘领域，这本书深入浅出地介绍了这个话题。作者韩家炜引导读者理解数据挖掘为何重要，它作为数据库技术的自然演进部分，如何帮助发现大数据中的隐藏模式。第一章提到了数据挖掘可以在各种数据源上进行，包括关系数据库、数据仓库和事务数据库，以及在高级数据库系统和应用中的应用。书中详细列出了数据挖掘的主要功能，如概念描述、关联分析、分类、预测、聚类、局外者分析和演变分析，并探讨了并非所有模式都具有实际意义的问题。 数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在第二章中被详尽阐述，解释了数据仓库为何不同于操作数据库，以及其多维数据模型的优势，如星形、雪花和事实星座模式。OLAP操作如切片、 dice、roll-up和drill-down在多维数据模型上的应用，以及数据仓库的系统结构、设计步骤和不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的特点也被提及。此外，章节还讨论了数据仓库的实现，包括数据立方体的有效计算、索引、查询处理和元数据管理。 第三章聚焦于数据预处理，这是数据挖掘过程中的关键步骤，因为原始数据通常需要清洗、转换和规范化以提高分析质量。预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常检测、数据集成和转换，以及规范化等步骤，确保数据适合进一步的挖掘操作。 通过这些章节，读者不仅可以了解到数据挖掘的基本概念，还能掌握数据仓库和OLAP技术的实用知识，为理解和实践数据挖掘打下坚实的基础。书中详细的内容和实例有助于读者深入理解这一领域，对于IT专业人士来说是一份宝贵的参考资料。