数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

数据挖掘——概念与技术是一本由韩家炜和M.Kamber合著的专业书籍，出版于2000年，由Morgan Kaufmann出版社发行。该书旨在为读者提供对数据挖掘这一领域的全面理解，特别是它在数据库知识发现中的角色。作者强调了数据挖掘的基本概念和技术，着重于从数据库的角度来探讨如何从大型数据集中发现有趣的模式。 在第一章引言中，作者探讨了数据挖掘的起源及其重要性。他们解释了是什么推动了数据挖掘的发展，指出数据挖掘如何成为数据库技术自然演进的一部分。书中首先定义了数据挖掘，即通过自动分析大量数据，识别出其中的模式和规律，以便支持决策制定。数据挖掘的应用范围广泛，包括概念/类描述（如特征提取和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析等。 章节内容涉及数据挖掘的实施环境，如关系数据库、数据仓库和事务数据库，以及高级数据库系统和应用。作者明确指出，数据挖掘并非只针对单一类型的数据库，而是适应于不同场景。随后，章节讨论了数据挖掘能够发现的模式类型，强调并非所有模式都有价值，关键在于其能否提供有用的知识。 此外，书中还介绍了数据挖掘系统的分类，帮助读者理解不同类型的挖掘系统如基于规则的（ROLAP）、基于多维的（MOLAP）和混合的（HOLAP）的差异。同时，也列出了数据挖掘过程中可能遇到的主要问题，如数据质量问题、选择合适的挖掘算法和模型、以及如何评估结果的有效性。 第二章深入讨论了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库被定义为专门为支持商业智能和分析目的而设计的特殊数据库，与操作型数据库系统有显著区别。书中详细讲解了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及OLAP操作和查询模型。数据仓库的系统结构和实现细节也被逐一阐述，强调了索引优化和元数据管理的重要性。 第三章则聚焦于数据预处理，解释了为何预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，因为它可以帮助清洗、集成、转换和规约原始数据，以便于后续的模式发现。预处理可能涉及处理缺失值、异常值、数据格式不一致等问题。 这本书提供了从基础概念到实际应用的完整数据挖掘指南，不仅涵盖了理论知识，还深入探讨了数据仓库和预处理等实践技巧，为读者在IT领域深入研究和应用数据挖掘打下了坚实的基础。