《数据挖掘：概念与技术》中文版详解及关键概念

"《数据挖掘：概念与技术》中文版是一本由韩家炜编译的经典之作，由J.Han和M.Kamber原著《Data Mining: Concepts and Techniques》改编而来，于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。该书旨在详细介绍数据挖掘的基本概念、技术和实践，对于理解和掌握这一领域至关重要。 本书首先在第一章中，通过引言引导读者理解数据挖掘的重要性。作者解释了数据挖掘的起源以及它为何在现代信息技术中扮演关键角色，如描述概念/类、关联分析、分类预测、聚类分析等模式挖掘任务。作者强调，并非所有的模式都具有同等价值，需要根据实际需求筛选。 章节二探讨了数据仓库及其与操作数据库系统的区别，强调了数据仓库作为独立存在的重要性，特别是对于支持在线分析处理（OLAP）技术。这部分详细介绍了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及度量的分类和计算，以及OLAP操作和查询模型。同时，数据仓库的系统结构和实现技术也被深入讨论，如三层数据仓库结构、OLAP服务器类型及其优劣对比。 第三章深入剖析数据预处理的必要性，阐述了预处理在数据挖掘中的关键作用，包括清洗、整合、转换和规范化等步骤，确保数据质量对挖掘结果的影响。此外，后续章节还会涉及更复杂的主题，如数据方技术的发展、数据挖掘系统的分类、主要问题及其解决方案，以及如何从数据仓库过渡到数据挖掘的实际应用。 《数据挖掘：概念与技术》中文版是一本全面且实用的指南，对于学习者来说，无论是理论基础还是实战技巧，都能从中获益匪浅。阅读此书将有助于读者建立起扎实的数据挖掘理论框架，并能有效地应用于实际数据分析项目中。"