数据挖掘入门：概念、技术与实践

"《数据挖掘概念与技术》是韩佳炜撰写的一本关于数据挖掘技术的基础教程，旨在引导读者进入数据挖掘的世界。书中详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其在不同数据类型上的应用，如关系数据库、数据仓库和事务数据库。同时，讨论了数据挖掘的不同功能，包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。此外，还涉及了如何评估模式的有趣性以及数据挖掘系统的分类。书中还深入探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，解释了数据仓库的系统结构、设计步骤、多维数据模型以及OLAP操作。最后，提到了数据预处理的重要性，这是数据挖掘过程中的关键步骤，确保数据质量并为后续分析做好准备。" 在《数据挖掘概念与技术》中，作者首先阐述了数据挖掘的起源和重要性，强调了它在大数据时代的价值。接着，定义了数据挖掘，并指出它可以在多种数据源上进行，如关系数据库、数据仓库和事务数据库，这些不同的数据源各有其特点和适用场景。数据挖掘的主要功能包括揭示数据中的模式，例如通过关联分析找出商品之间的购买关联，通过分类和预测对未来的趋势进行估计，以及通过聚类分析将数据分组等。 书中还详细讲解了数据仓库，这是数据挖掘的重要背景，作者对比了操作数据库与数据仓库的区别，介绍了多维数据模型（如星形、雪花和事实星座模式），以及度量、分层和OLAP操作。数据仓库的系统结构包括三层架构，涉及数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及OLAP服务器的类型，如ROLAP、MOLAP和HOLAP的比较。此外，还讨论了数据仓库实现中的关键技术，如有效计算、索引和元数据存储。 数据预处理是数据挖掘流程中不可或缺的部分，因为它可以清洗数据、消除噪声、处理缺失值、标准化数据以及进行特征选择，从而提高数据挖掘的效率和结果的准确性。通过这些准备工作，数据挖掘能够更好地服务于业务决策和知识发现。 《数据挖掘概念与技术》这本书提供了全面的数据挖掘基础，涵盖了从理论到实践的多个方面，对于初学者和专业人士来说，都是深入了解这一领域的宝贵资源。