探索数据挖掘：概念、技术与实践指南

《数据挖掘：概念与技术》是由美国学者J. Han和M. Kamber合著的一本经典数据挖掘教材，中文版由韩家威翻译，于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。该书旨在介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用，深入探讨了数据挖掘在实际中的重要性。 首先，第一章“引言”部分强调了数据挖掘的兴起背景，解释了数据挖掘为何在当今信息时代变得至关重要。它阐述了数据挖掘的定义，指出数据挖掘可以在关系数据库和数据仓库等不同类型的数据源上进行，涉及的功能包括概念/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。作者提醒读者，并非所有模式都具有实际价值，因此理解和选择合适的挖掘目标至关重要。 第二章详细讲解了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，它们是数据挖掘的基础。作者对比了操作型数据库系统与数据仓库的区别，强调了数据仓库作为独立存储和分析工具的必要性。章节介绍了多维数据模型，如数据方、星形、雪花和事实星座模式，以及数据仓库的系统结构和实现方法，包括数据仓库的设计、数据方的高效计算和数据挖掘在数据仓库中的应用。 预处理数据是数据挖掘过程中的关键步骤，在第三章中，作者深入讨论了数据清理、数据集成、变换、归约和离散化等方面，以确保数据的质量和可用性。这些预处理技术有助于减少噪音、处理缺失值和解决数据一致性问题。 第四章探讨了数据挖掘的原语、语言和系统结构。数据挖掘原语被定义为描述挖掘任务的工具，而数据挖掘查询语言则提供了表达挖掘任务和知识类型的方式。作者还讨论了如何通过图形用户界面设计来简化语言的使用，并概述了数据挖掘系统的整体架构。 总体而言，《数据挖掘：概念与技术》是一本全面的指南，从数据挖掘的原理到实践，为读者提供了一个扎实的理论基础和实用技术，对于理解数据挖掘的概念、技术及其实现具有重要意义。无论是数据分析师、研究人员还是对数据科学感兴趣的读者，这本书都是不可或缺的学习资源。