数据挖掘入门：概念、技术与实践

"数据挖掘-概念与技术" 本书《数据挖掘：概念与技术》是数据挖掘领域的入门经典，适合初学者了解这一领域。作者韩家炜和J.Han、M.Kamber共同探讨了数据挖掘的基本概念和技术，阐述了数据挖掘的重要性和应用背景。 在第一章中，作者介绍了数据挖掘的激发因素及其重要性，指出数据挖掘是在关系数据库、数据仓库、事务数据库等不同类型的数据集上进行的。数据挖掘的主要功能包括：概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。他们讨论了并非所有模式都是有趣或有用的，并对数据挖掘系统的分类进行了概述，同时列出了数据挖掘过程中面临的主要问题。 第二章深入讨论了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是一个用于分析而非操作的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。与操作数据库系统相比，数据仓库有其独特之处，如数据仓库的多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座模式。OLAP技术在多维数据模型上执行复杂的分析操作，如切片、 dice、钻取和roll-up。书中还介绍了数据仓库的系统结构，包括三层架构，以及ROLAP、MOLAP、HOLAP的不同之处，以及数据仓库的实现技术和未来发展。 第三章聚焦数据预处理，这是数据挖掘流程中的关键步骤。数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据规约，以消除噪声、不一致性，以及准备数据以供分析使用。这一过程对于确保挖掘结果的质量至关重要。 通过以上内容，读者将能够理解数据挖掘的基础，掌握数据仓库和OLAP的基本原理，以及数据预处理的重要性。这本书为进入数据挖掘世界提供了坚实的基础，并引导读者逐步探索这个充满挑战和机遇的领域。