数据挖掘：概念、技术与数据仓库的OLAP实践

"《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜编著的一本经典教材，书中详尽地探讨了数据挖掘的相关理论和技术。这本书已去除PDF密码，方便阅读。" 在《数据挖掘：概念与技术》中，作者首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括引发数据挖掘需求的原因、数据挖掘的定义以及它的重要性。数据挖掘是在不同类型的数据集上进行的，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。书中的第1章详细阐述了数据挖掘的功能，例如概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析，并讨论了并非所有模式都具有同样的价值，有些模式可能更有趣或有用。此外，书中还概述了数据挖掘系统的分类和面临的主要问题。 第二章重点讲解数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的应用。数据仓库是用于支持决策制定的集成、非易失性的历史数据集合。作者对比了操作数据库系统与数据仓库的区别，强调了数据仓库的必要性，并介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式。此外，章节还涵盖了度量的分类和计算、概念分层、OLAP操作、以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较。最后，讨论了数据仓库的设计、实现及优化技术，以及如何从数据仓库过渡到数据挖掘。 第三章关注数据预处理，这是数据挖掘过程中的重要环节。数据预处理包括清洗、转换和规范化，以确保数据质量并为后续的挖掘任务做好准备。这一章可能涵盖了缺失值处理、异常值检测、数据集成、数据规约等关键步骤，这些步骤对于提高挖掘结果的准确性和可靠性至关重要。 《数据挖掘：概念与技术》是一本全面覆盖数据挖掘基础知识和实践技术的教材，对理解数据挖掘的核心概念、数据仓库的构建与使用，以及如何有效地预处理数据有极大的帮助。通过深入学习，读者将能够掌握数据挖掘的基本工具和方法，从而在实际项目中应用这些知识进行有价值的分析。