数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

数据挖掘：概念与技术是一本深入探讨数据挖掘基础理论和技术的专业书籍，由韩家炜和M.Kamber编著，于2000年由Morgan Kaufmann出版。本书主要针对数据挖掘这一关键领域，提供了全面的理解和实践指导。 在第一章引言中，作者首先解释了数据挖掘的起源和其重要性，指出随着数据量的爆炸性增长，从海量数据中提取有价值的信息变得至关重要。数据挖掘不仅包括发现数据中的概念或类描述（如特征和区分）、关联分析、分类与预测、聚类分析，甚至局外者分析和演变分析等多元任务，这些模式可以帮助企业做出决策，提高效率。 章节内容涉及数据挖掘的适用范围，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统，强调了数据挖掘可以在不同类型的数据库中进行，但数据仓库作为核心，因其特性（如多维数据模型）而被特别强调。数据仓库的多维模型，如星形、雪花和事实星座，是数据预处理和OLAP（在线分析处理）技术的基础，用于组织和查询大量数据。 第二章详细介绍了数据仓库的概念，对比了操作数据库系统和数据仓库的区别，解释了数据仓库设计的必要性和多维数据模型的构建。此外，还讨论了OLAP操作、数据仓库的系统结构（包括三层结构和OLAP服务器类型），以及数据仓库的实现方法，如数据方的有效计算、索引优化和元数据管理。 第三章深入讲解了数据预处理的重要性，预处理通常包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，这些都是确保数据质量和挖掘结果准确性的关键步骤。预处理有助于减少噪声，提高模型的性能，并为后续的数据挖掘算法提供高质量的输入。 整本书旨在为读者提供数据挖掘的基本概念框架，同时关注技术细节和实际应用，使得读者能够理解和掌握数据挖掘的关键技术和工具，以便在实际工作中有效地应用数据挖掘解决业务问题。通过阅读这本书，读者将了解到数据挖掘如何从数据仓库出发，利用OLAP技术，经过预处理，最终挖掘出有价值的信息和模式。