韩家炜《数据挖掘：概念与技术》解析

"《数据挖掘》是韩家炜撰写的一本深入探讨数据挖掘领域的著作，书中详尽地阐述了该领域的基础知识和实际应用。作者J.Han和M.Kamber合作，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。本书涵盖了从数据挖掘的基本概念、技术到实际操作中的数据仓库和OLAP技术，再到数据预处理的重要环节。" 在第一章“引言”中，韩家炜首先解释了数据挖掘的兴起及其重要性，强调它在海量数据中寻找有价值信息的关键作用。接着，他界定了数据挖掘的定义，讨论了在不同类型的数据源（如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统）上进行挖掘的可能性。此外，本章还列举了数据挖掘的主要功能，包括概念描述、关联分析、分类预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，并提出了模式的有趣性问题以及数据挖掘系统的分类。最后，讨论了数据挖掘面临的主要挑战。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入探讨了数据仓库的概念，对比了操作数据库系统与数据仓库的差异，强调了数据仓库作为决策支持系统的核心角色。本章介绍了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座模式，以及度量、分层和OLAP操作。还详细讨论了数据仓库的系统结构，如三层架构，比较了ROLAP、MOLAP和HOLAP的不同，并涉及数据仓库的实现技术，如数据立方体的有效计算、索引、查询处理和元数据存储。最后，章节展望了数据仓库向数据挖掘的演进，提出了OLAP到OLAP Mining的转变。 第三章“数据预处理”讨论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，因为原始数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题。这一章将详细阐述预处理过程中的各种技术，如数据清洗、集成、转换和规范化，这些步骤对于确保挖掘出的模式的质量和可靠性至关重要。 《数据挖掘：概念与技术》是数据科学领域的一部经典教材，它为读者提供了全面的理解和实践数据挖掘的坚实基础，涵盖了从理论到实际应用的各个方面，对于想要深入了解数据挖掘的读者来说，是一本不可多得的参考书籍。