数据挖掘入门：韩家伟《数据挖掘：概念与技术》概览

"数据挖掘概念与技术.pdf" 本书《数据挖掘：概念与技术》由韩家伟撰写，是数据挖掘领域的经典教材。书中深入探讨了数据挖掘的重要性和基本概念，以及如何利用这些技术来揭示隐藏在大量数据中的有价值信息。 在第一章“引言”中，作者首先介绍了数据挖掘产生的背景及其重要性。数据挖掘是一种从海量数据中发现模式的过程，对于商业智能、科学研究等领域具有重大价值。接着，书中阐述了数据挖掘可以在不同类型的数据库上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。数据挖掘的主要功能包括概念描述（用于理解和概括数据）、关联分析（发现项集之间的关联规则）、分类和预测（建立预测模型）、聚类分析（将数据分组到相似的类别中）、局外者分析（识别异常或离群值）以及演变分析（追踪数据随时间的变化）。此外，作者指出，并非所有模式都有实际意义，因此数据挖掘过程中需要对模式的有趣性和实用性进行评估。最后，讨论了数据挖掘系统的分类和主要问题。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入讲解了数据仓库的概念和作用。数据仓库是为决策支持而设计的非操作性数据库，与操作数据库系统有显著区别。数据仓库通常采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以便进行OLAP（在线分析处理）操作。这些操作包括切片、 dice、钻取和旋转等，帮助用户从不同角度查看数据。数据仓库的系统结构通常分为三层：前端工具、OLAP服务器和数据存储。此外，还讨论了数据仓库的实现技术，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储。数据仓库与数据挖掘的关系也在此章中提及，数据仓库是数据挖掘的重要来源，OLAP可以作为数据挖掘的前处理步骤。 第三章“数据预处理”强调了在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清洗、转换和规范化的重要性。预处理包括处理缺失值、异常值、噪声和不一致性，以及数据规范化和特征选择，这些步骤确保了后续分析的有效性和准确性。 通过以上摘要，我们可以看出，《数据挖掘：概念与技术》这本书全面地介绍了数据挖掘的基础知识、相关技术和实际应用，为读者提供了深入了解和掌握数据挖掘的理论框架和实践方法。