数据挖掘：概念与技术概览

"《Data Mining - Concepts and Techniques》第二版，是Morgan Kaufmann数据管理系列丛书的一部分，由Jiawei Han和Micheline Kamber撰写。本书深入探讨了数据挖掘的概念和技术，包括数据预处理、数据仓库和OLAP技术等核心主题。" 在第一章“介绍”中，作者首先阐述了数据挖掘的动机及其重要性。数据挖掘作为信息时代的产物，旨在从海量数据中发现有价值的模式，从而支持决策和业务洞察。作者进一步定义了数据挖掘，指出它主要针对不同类型的数据，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据和信息系统。数据挖掘的功能包括概念/类别描述、频繁模式挖掘、分类与预测、聚类分析、离群值分析和演化分析。讨论了并非所有模式都具有兴趣性，并对数据挖掘系统进行了分类，明确了数据挖掘任务的基本操作，以及如何将数据挖掘系统集成到数据库或数据仓库系统中。最后，作者列举了数据挖掘面临的主要问题。 第二章“数据预处理”强调了预处理的重要性，因为原始数据通常需要清洗、整合和转换以提高挖掘效果。预处理过程包括描述性数据汇总，用于衡量数据的集中趋势和分散程度；数据清洗涉及处理缺失值和噪声数据；数据集成与转换用于合并来自不同源的数据并进行格式调整；数据减少则通过数据立方体聚合、属性子集选择、降维和数量减少来降低数据复杂性；数据离散化和概念层次生成则有助于数值和分类数据的处理。 第三章“数据仓库和OLAP技术概述”介绍了数据仓库的基本概念，与操作型数据库的区别，以及为什么需要独立的数据仓库。数据仓库基于多维数据模型，通过数据立方体从表格和电子表格扩展而来。作者详细讨论了星型、雪花型和事实星座模式的多维数据库架构，以及度量的分类和计算方法。此外，还涵盖了概念层次和OLAP操作，以及用于查询多维数据库的Starnet查询模型。 这些章节提供了数据挖掘领域的基础，涵盖了从数据获取到知识发现的关键步骤。通过理解和应用这些概念和技术，读者可以更好地理解如何从大量数据中提取有价值的信息，以支持业务决策和科学研究。