数据挖掘：概念、技术与OLAP详解

"《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜所著的经典数据挖掘教材，该书于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。本书旨在深入探讨数据挖掘的基本概念和技术，对于学习和研究数据挖掘领域具有重要价值。 第一章，作者首先从数据挖掘的起源和重要性谈起，解释了是什么驱使人们进行数据挖掘，以及它为何在现代信息技术中占据核心地位。随后，对数据挖掘的定义进行了详细的阐述，指出了挖掘的可能对象，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。书中强调了数据挖掘能够发现的各种模式，如概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析及演变分析，强调并非所有模式都同等重要，需根据实际需求进行筛选。 章节中还讨论了数据挖掘系统的分类，以及数据挖掘过程中可能遇到的主要问题，如数据预处理、模型选择和评估等。此外，作者通过习题的形式帮助读者巩固理解。 第二章着重于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。作者解释了数据仓库的概念，对比了操作型数据库系统和数据仓库的区别，并强调了数据仓库作为独立存储库的重要性。书中介绍了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等不同架构，以及度量的分类和计算方法。此外，还详细讲解了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构（数据源层、数据存储层和分析层）和OLAP服务器的类型（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 数据仓库的实现涉及到数据方的有效计算、索引优化、查询处理和元数据管理。作者还探讨了数据方技术的进一步发展，如数据方驱动的探索、多粒度复杂聚集和更多前沿技术。最后，作者指出数据仓库如何过渡到数据挖掘，以及OLAP技术如何演变为OLAP挖掘。 每章末尾的习题设计，有助于读者通过实践加深对理论知识的理解。总体而言，《数据挖掘：概念与技术》提供了一个全面且深入的数据挖掘学习框架，适合初学者和专业人士参考使用。"