数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库解析

"数据挖掘概念与技术.pdf" 这本书深入介绍了数据挖掘这一领域，是韩家伟教授翻译自J.Han和M.Kamber的经典著作《Data Mining: Concepts and Techniques》。本书适合初学者，提供了全面的数据挖掘理论和实践知识。 在第一章中，作者探讨了数据挖掘的起源和重要性。数据挖掘是对大量数据进行分析，寻找有价值信息的过程。它可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库甚至是高级数据库系统上进行。数据挖掘的功能包括但不限于：描述性分析（如概念/类描述）以揭示数据的基本特征和差异；关联规则学习，发现变量之间的关联；分类和预测，通过建模预测未来趋势；聚类分析，将相似数据对象归类；局外者分析，识别与众不同的数据实例；以及演变分析，研究数据随时间的变化。 书中强调，并非所有模式都具有同样的价值，需要对发现的模式进行评估和筛选，确保其有趣且有意义。此外，数据挖掘系统可以分为不同的类别，例如基于知识的系统、统计方法和机器学习算法等。主要问题包括数据质量、模式选择和解释、以及处理大规模数据的效率。 第二章围绕数据仓库和在线分析处理（OLAP）展开。数据仓库是为企业决策提供集成、一致且历史的数据视图。与操作数据库相比，数据仓库更侧重分析而非事务处理。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，为OLAP操作提供基础，这些操作包括切片、 dice、钻取和旋转等。数据仓库的系统结构通常分为三层，包括数据源、数据仓库服务器和前端工具。OLAP服务器有ROLAP、MOLAP和HOLAP三种实现方式，各有优缺点。数据仓库的实施涉及数据立方体的优化、索引、查询处理和元数据管理。 第三章讨论了数据预处理的重要性，因为原始数据往往需要清洗、转换和规范化，以消除噪声、缺失值和不一致性，提高挖掘结果的质量。预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，是数据挖掘流程中的关键环节。 这本书是数据挖掘领域的基石，涵盖了从数据仓库设计、OLAP技术到数据预处理的广泛内容，为读者提供了全面的理论框架和实践指导。通过学习，读者能够理解数据挖掘的核心概念，掌握挖掘技术，并有能力解决实际数据分析问题。