数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库详解

"《数据挖掘-概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，针对数据挖掘的基础理论进行了详尽的阐述，适合初学者系统学习。本书以2000年Morgan Kaufmann出版社出版的Data Mining: Concepts and Techniques（中文版可能翻译为《数据挖掘：概念与技术》）为蓝本，共分为三章。 第一章"引言"深入探讨了数据挖掘的起源和重要性，解释了数据挖掘为何在当今信息时代变得至关重要，包括其在挖掘隐藏在大量数据中的有价值信息，如概念描述、关联规则、分类预测等模式。作者指出并非所有模式都有实际价值，强调了筛选和理解挖掘结果的必要性。 第二章"数据仓库和数据挖掘的OLAP技术"详细讲解了数据仓库的概念，与操作数据库系统的区别，以及为何需要独立的数据仓库来支持高效的数据分析。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，被用来展示数据仓库的不同组织形式。这一章还介绍了OLAP（在线分析处理）技术，如度量的分类和计算，以及OLAP服务器的三种主要类型（ROLAP、MOLAP和HOLAP）及其各自的优势。 第三章"数据预处理"则着重于数据准备的重要性，解释了为什么要对原始数据进行清洗、整合、转换等预处理步骤，以确保数据的质量和可用性。这部分内容涵盖了如何处理缺失值、异常值、数据集成等问题，以优化后续数据挖掘过程的性能。 整体而言，《数据挖掘-概念与技术》通过实例和理论相结合的方式，引导读者逐步掌握数据挖掘的基本原理和实践技巧，为初学者提供了全面而易懂的学习路径，有助于他们理解和运用数据挖掘技术解决实际问题。"