韩佳炜《数据挖掘：概念与技术》详解——数据仓库与挖掘方法

"《数据挖掘：概念与技术》是一本经典的IT领域教材，由韩佳炜编写，适用于南京大学研究生和西安电子科技大学本科学位三课程学习。该书由J.Han和M.Kamber合著，于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。本书主要探讨了数据挖掘的基础概念、技术以及其在实际中的应用。 在第一章中，作者首先阐述了数据挖掘的起源和重要性，解释了为何在海量数据中寻找有价值的信息成为必要。作者明确了数据挖掘的范畴，包括在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统中的应用。数据挖掘的功能被详细分类，如概念/类描述（特征和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析，强调并非所有模式都同等重要，需要根据实际需求筛选。 第二章深入讨论了数据仓库及其与操作数据库的区别，特别是多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，以及度量的分类和计算。作者还介绍了OLAP（在线分析处理）技术在数据仓库中的关键作用，涉及系统结构、设计步骤、OLAP服务器类型比较，以及数据仓库的实现细节，如有效计算、索引优化和元数据管理。 第三章则着重于数据预处理的重要性，讲解了为什么在挖掘前需要对原始数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的质量和适用性。这一阶段的工作包括处理缺失值、异常值、数据集成等，是数据挖掘流程中不可或缺的一环。 通过阅读这本书，读者能够掌握数据挖掘的基本概念、技术原理，以及如何在实践中构建和利用数据仓库进行深度分析。这对于理解现代商业智能和数据分析至关重要，有助于培养数据分析师和决策支持系统的开发者。"