数据挖掘入门：韩家炜《数据挖掘：概念与技术》解析

"韩家炜编著的《数据挖掘与技术》是入门级教程，涵盖了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据挖掘的重要性、数据源、挖掘功能、模式评估以及数据仓库和OLAP技术。" 《数据挖掘与技术》一书首先介绍了数据挖掘的起源和重要性，阐述了它在海量数据中的价值。书中定义了数据挖掘这一术语，并探讨了在其上进行挖掘的不同数据类型，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。接着，详细列出了数据挖掘的功能，包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析，解释了这些模式挖掘任务的核心目标。 书中进一步讨论了并非所有模式都具有实际意义，指出模式的兴趣度测量是数据挖掘中的一个重要环节。作者还概述了数据挖掘系统的分类，强调了数据挖掘过程中面临的主要问题，如数据质量、数据规模和计算复杂性。 在数据仓库和OLAP（在线分析处理）章节，作者详细讲解了数据仓库的概念，对比了操作数据库与数据仓库的区别，强调了数据仓库分离的必要性。书中深入讨论了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，并介绍了度量、概念分层以及OLAP操作。此外，还分析了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层架构，以及ROLAP、MOLAP、HOLAP的区别。数据仓库实现部分则涉及了数据立方体的计算优化、索引、查询处理和元数据管理等技术。 数据预处理章节强调了预处理在数据挖掘过程中的关键作用，因为原始数据往往需要清洗、转换和规范化才能用于有效的挖掘。 《数据挖掘与技术》全面地介绍了数据挖掘的基础理论和实践方法，对数据仓库和OLAP的讨论提供了深入理解数据挖掘背景的视角，而数据预处理的讨论则提醒读者在实际操作中需要注意的重要步骤。这是一本适合初学者的教材，通过学习，读者可以建立起对数据挖掘领域的基础认识，并具备进一步探索该领域的知识基础。