数据挖掘入门：概念、技术与挑战

"数据挖掘概念与技术电子书，韩家炜" 本书是关于数据挖掘的入门指南，详细介绍了数据挖掘的基本概念和技术。数据挖掘是数据库技术自然演进的一部分，旨在从海量数据中发现有价值的信息和知识。书中阐述了数据挖掘的重要性和产生的背景，指出由于大量可用数据的存在，以及将数据转化为有用信息的需求，数据挖掘应运而生。 在第一章中，作者讨论了激发数据挖掘的原因，主要是由于信息技术的发展和数据的爆炸式增长。数据挖掘是从数据库收集、管理到分析理解的必然阶段。书中提到了数据挖掘可以在多种类型的数据上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。数据挖掘的主要任务包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。 数据挖掘的目标是寻找有趣的模式，但并非所有模式都有价值。书中还讨论了数据挖掘系统的分类和面临的问题，比如模式评估和有效性验证。此外，数据挖掘涉及的主要问题包括数据质量、数据清洗、数据转换、特征选择以及算法选择等。 第二章深入到数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是支持决策分析的集成化、非易失性数据集合，与操作型数据库有所不同。多维数据模型如星形、雪花和事实星座被用来表示和操作数据，以支持OLAP操作。数据仓库的系统结构通常包括三层，即前端工具、OLAP服务器和数据仓库。不同的OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）各有优缺点，适应不同的应用场景。数据仓库的设计和实现涉及到数据立方体的计算、索引、查询优化以及元数据管理。 第三章聚焦数据预处理，这是数据挖掘的关键步骤，因为原始数据往往含有噪声、缺失值和不一致性。预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，以提高数据质量和挖掘效率。预处理是确保数据挖掘结果准确性和有效性的基础。 这本书提供了对数据挖掘及其相关技术全面而深入的理解，涵盖了从数据仓库到数据挖掘的全过程，对于希望了解和应用数据挖掘的读者来说是一份宝贵的资源。