数据挖掘：概念、技术与实践探索

"数据挖掘概念与技术中文版" 本书详细阐述了数据挖掘的各个方面，旨在介绍数据挖掘的基本概念和技术。作者韩家炜和M. Kamber通过深入浅出的方式，帮助读者理解数据挖掘的重要性和应用。 在第一章中，作者探讨了数据挖掘的起源及其重要性。他们指出，数据挖掘是对大量数据进行分析，发现有价值信息的过程。数据挖掘可以在多种类型的数据集上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。数据挖掘的功能包括但不限于概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。有趣的是，并非所有模式都对业务有意义，因此需要筛选和评估。数据挖掘系统通常被分类为描述性、预测性和规范性，且面临数据质量、可解释性和有效性等问题。 第二章主要讲解了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是专为数据分析设计的，与操作数据库不同，它提供了一个集成、稳定的历史视图。数据仓库采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以支持复杂的分析查询。OLAP操作允许用户从不同角度对数据进行切片、 dice、钻取和旋转。数据仓库系统通常有三层架构，包括前端工具、OLAP服务器和数据存储。不同的OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）各有优缺点，适用于不同场景。此外，本章还讨论了数据立方体的优化技术、元数据存储以及数据仓库到数据挖掘的过渡。 第三章介绍了数据预处理的重要性，因为原始数据往往包含噪声、不一致性或缺失值，需要通过预处理来提高数据质量。预处理包括数据清洗、数据转换、数据规约等步骤，这些步骤对于确保数据挖掘的有效性和准确性至关重要。 这本书涵盖了数据挖掘的基础理论、技术实践以及实际应用，适合对数据挖掘感兴趣的学者和从业者阅读。通过学习，读者将能够理解数据挖掘的核心概念，掌握如何利用数据仓库和OLAP进行分析，以及如何有效地准备数据以进行挖掘任务。