数据挖掘：韩家炜的经典解读

"数据挖掘概念与技术-韩家炜" 《数据挖掘：概念与技术》是韩家炜教授的经典著作，该书深入浅出地介绍了数据挖掘这一领域的重要概念和技术。书中详细阐述了数据挖掘的定义、应用背景以及挖掘的目标，旨在帮助读者理解数据挖掘在当今信息化社会中的重要性。 在第一章中，作者指出数据挖掘是受日益增长的数据量和数据分析需求所激发的。它的重要性在于能从海量数据中发现有价值的信息和知识，支持决策制定。数据挖掘主要在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用上进行。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。作者强调，并非所有模式都具有实际意义，有趣且有用的模式才是数据挖掘的目标。数据挖掘系统通常分为不同的类别，面临的主要问题包括数据清洗、模式评估和解释等。 第二章探讨了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是一个独立于操作系统的、用于决策支持的数据集合。它与操作数据库的主要区别在于其设计目标和使用方式。多维数据模型如星形、雪花和事实星座是数据仓库常见的数据组织方式，支持快速的多维查询和分析。OLAP操作如切片、 dice、钻取和旋转等，帮助用户从不同角度深入洞察数据。数据仓库的系统结构包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及三层架构：前端工具、OLAP服务器和数据存储。书中还讨论了数据仓库的实现技术，如有效计算、索引、查询处理和元数据管理。 第三章涉及数据预处理，这是数据挖掘流程中的关键步骤。由于原始数据往往含有噪声、缺失值和不一致性，因此需要进行清洗、集成、转换和规约等处理，以提高数据质量，为后续的挖掘过程奠定基础。 通过这本书，读者可以系统学习数据挖掘的基础知识，理解数据仓库和OLAP在数据挖掘中的作用，以及数据预处理的重要性。此外，书中还涵盖了数据挖掘的实际应用和未来发展趋势，对于从事数据分析、数据库管理和信息技术领域的专业人士来说，是一本不可多得的参考书籍。