数据挖掘：概念、技术与重要应用

《数据挖掘：概念与技术》是一本深入讲解数据挖掘领域核心概念和技术创新的专业书籍，由韩家威所著，适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员及开发者阅读。本书于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版，它在引导读者探索数据挖掘世界的同时，也强调了其在当今信息技术中的重要性。 首先，第一章概述了数据挖掘的基本概念。作者指出，数据挖掘的兴起源于对大量数据中隐藏有价值信息的需求，它对于企业决策、市场分析等领域具有显著价值。数据挖掘的范畴广泛，不仅可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库甚至高级数据库系统和应用中进行，涵盖了多种模式挖掘，如概念/类描述（包括特征识别和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析等。并非所有模式都同等重要，理解挖掘目标并筛选出关键模式是关键。 章节二聚焦于数据仓库及其OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为了支持决策分析而设计的专门存储和管理大量历史数据的系统。它与操作数据库系统有明显区别，如数据的组织形式和查询性能。多维数据模型是数据仓库的核心，包括星形、雪花和事实星座等多种模式，每种模式都有其特点和适用场景。书中详细介绍了度量的分类和计算，以及如何通过概念分层来优化查询处理。此外，还探讨了数据仓库的系统结构，如设计步骤、三层架构（前端应用、中间层OLAP服务器和底层数据存储）以及不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）的比较。 数据仓库的实现涉及到数据立方体的高效计算、索引优化以及元数据管理等关键技术，这些都是确保数据挖掘过程高效和准确的关键因素。随着章节深入，读者将逐步掌握数据仓库技术的实践应用，为后续的数据挖掘工作打下坚实基础。 《数据挖掘：概念与技术》以系统性和实用性为核心，为读者提供了一个全面了解和掌握数据挖掘理论与实践的平台，无论是在学术研究还是实际项目开发中，都是不可或缺的参考资料。