数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜编著的一本介绍数据挖掘理论和技术的专业书籍，该书于2006年8月由机械工业出版社出版。本书旨在为读者提供深入理解数据挖掘这一关键信息技术领域的全面视角，通过详细讲解数据挖掘的概念、适用场景、主要方法和挑战，帮助读者掌握其核心技术和应用。 在第一章“引言”中，作者首先阐述了数据挖掘的起源和发展背景，指出数据挖掘的重要性和必要性，尤其是在当今大数据时代，企业希望通过挖掘潜在模式和知识来优化决策和业务流程。数据挖掘的范畴广泛，可以在多种数据源上进行，包括关系数据库（如SQL数据库）、数据仓库（用于长期存储和分析大量历史数据）、事务数据库（实时处理频繁发生的交易）以及高级数据库系统和应用（集成各种数据处理能力的复杂系统）。 章节中提到的数据挖掘功能包括概念/类描述（识别数据中的特征和区别）、关联分析（查找数据项之间的频繁模式）、分类和预测（基于历史数据对未来事件进行预测）、聚类分析（将相似对象分组）、局外者分析（识别异常行为）和演变分析（跟踪数据随时间的变化）。作者强调并非所有的模式都具有价值，需要根据实际需求筛选和评估。 对于数据挖掘系统的分类，书中有介绍按照是否依赖于在线分析处理（OLAP）工具的不同类型，如关系型OLAP (ROLAP)、多维OLAP (MOLAP) 和混合OLAP (HOLAP)。同时，也讨论了数据挖掘过程中遇到的主要问题，如数据质量、算法选择、模型解释等。 第二章详细探讨了数据仓库及其在OLAP（在线分析处理）技术中的应用。数据仓库作为数据挖掘的基础，通过设计多层次的数据模型，如星形、雪花和事实星座，支持多维数据查询和分析。此外，还包括了数据仓库的系统架构、实现技术，如数据方的有效计算、索引优化以及元数据管理。 预处理是第三章的核心内容，解释了数据挖掘前为何需要对原始数据进行清洗、转换和规范化，以提高挖掘结果的准确性和有效性。这涉及处理缺失值、异常值、重复数据等问题，以及数据集成、数据规约和数据变换等预处理步骤。 《数据挖掘：概念与技术》是一本涵盖了数据挖掘基础理论、数据仓库技术以及预处理实践的综合教材，适合那些希望深入理解并应用数据挖掘的读者。无论是理论研究者还是实践经验者，都能从中找到所需的知识和工具。