数据挖掘：概念、技术与实践探索

"数据挖掘概念与技术电子书是关于数据挖掘领域的专业书籍，作者为韩家炜和M. Kamber，由Morgan Kaufmann在2000年出版。本书涵盖了数据挖掘的基本概念、技术以及在不同数据类型上的应用。书中讨论了数据挖掘的重要性、数据挖掘的功能，如关联分析、分类、聚类、局外者分析和演变分析，并探讨了有趣模式的判断标准。此外，还介绍了数据挖掘系统的分类和主要问题。在后续章节中，深入讲解了数据仓库和OLAP技术，包括数据仓库的概念、多维数据模型、OLAP操作、系统结构以及实现方法。最后，提到了数据预处理的必要性，这是进行有效数据挖掘前的重要步骤。" 本文档详细阐述了数据挖掘的基础知识，首先从数据挖掘的起源、定义和应用范围入手，强调其在大数据时代的重要性。书中详细解析了数据挖掘可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统上进行，并列举了六种主要的数据挖掘功能，包括对模式的描述、关联规则的发现、分类预测、聚类、局外者检测和演变分析。 接下来，作者介绍了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是一个用于决策支持的集成、非易失性且随时间变化的数据集合，它与操作型数据库有所不同，具有特定的设计和使用目的。多维数据模型如星形、雪花和事实星座被用来表示复杂的业务数据，便于进行分析。OLAP操作如切片、dice、钻取和旋转在多维数据模型上进行，帮助用户从不同角度深入分析数据。书中的内容还涵盖了数据仓库的系统架构，包括设计步骤、三层结构以及各种OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较。 最后，数据预处理部分指出在数据挖掘之前，必须对原始数据进行清洗、转换和规范化，以消除噪声、处理缺失值、解决不一致性等问题，确保挖掘过程的有效性和准确性。 该电子书为读者提供了一个全面的数据挖掘入门指南，不仅涵盖了理论基础，还结合实际案例和技术进展，适合对数据挖掘感兴趣的初学者和专业人士阅读。