数据挖掘：概念与技术详解

“Data mining concepts and techniques”是一本关于数据挖掘的经典教材，适合初学者学习。本书由J. Han和M. Kamber合著，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。 数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及从大量数据中发现有价值的知识和模式。该书首先介绍了数据挖掘的基本概念和重要性，强调了数据挖掘在现代社会中的广泛应用，如商业智能、科学研究等。书中详细阐述了数据挖掘可以在各种类型的数据上进行，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。 在数据挖掘的功能方面，书中提到了几种主要模式的发现方法： 1. 概念/类描述：通过特征和区分来描述数据集中的类别。 2. 关联分析：找出项集之间的频繁模式，如购物篮分析。 3. 分类和预测：构建预测模型，将数据分为不同的类别或预测未来趋势。 4. 聚类分析：无监督学习，将数据自动分成相似的组。 5. 局外者分析（异常检测）：识别数据集中不寻常或异常的实例。 6. 演变分析：分析数据随时间的变化和模式。 作者还讨论了并非所有模式都具有同等的有趣性，指出模式的有趣性取决于其在业务或研究中的实际意义。此外，书中对数据挖掘系统的分类进行了介绍，并概述了数据挖掘面临的主要挑战，如数据的质量、规模和复杂性问题。 在第二章中，书籍深入探讨了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是用于支持决策制定的集成、非易失性的历史数据集合，与操作数据库系统有显著区别。书中详细介绍了数据仓库的设计、多维数据模型（如星形、雪花和事实星座模式）、度量、以及OLAP操作（如切片、 dice、钻取）。同时，提到了数据仓库的系统结构，包括三层架构以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的特点和比较。 数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，第三章则关注了这一主题。预处理包括数据清洗（去除噪声和不一致数据）、数据集成（合并来自多个源的数据）、数据转换（如规范化和标准化）、数据规约（减少数据量而不丢失重要信息）等，这些都是确保有效挖掘的前提。 “Data mining concepts and techniques”全面地涵盖了数据挖掘的基础理论、技术及其在实际应用中的挑战，对于理解和实践数据挖掘提供了宝贵的指导。