数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘-概念与技术" 这本书主要探讨了数据挖掘这一领域，旨在揭示隐藏在大量数据中的有用信息和知识。作者韩家炜和M. Kamber详细阐述了数据挖掘的基本概念和技术，并引用了经典的教材《Data Mining: Concepts and Techniques》作为参考。 在第一章中，作者介绍了数据挖掘的起源和重要性。他们提出数据挖掘是由于海量数据的增长和商业智能需求的增加而产生的。数据挖掘不仅限于关系数据库，还包括数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。数据挖掘的功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。作者还讨论了模式的有趣性和数据挖掘系统的分类，以及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在线分析处理（OLAP）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是数据挖掘的重要来源，它是一个用于决策支持的集成、非易失且历史性的数据集合。作者解释了数据仓库与操作数据库的区别，以及为何需要独立的数据仓库。他们介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以及如何通过OLAP操作对这些模型进行查询。此外，还讨论了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构以及不同类型的OLAP服务器，如ROLAP、MOLAP和HOLAP。 第三章关注数据预处理，这是数据挖掘过程的关键步骤。预处理包括数据清洗、转换和规范化，以确保数据的质量和一致性。这一阶段对于提高后续挖掘任务的准确性和效率至关重要。 这本书全面覆盖了数据挖掘的基础理论和实践技术，从数据源、数据处理到模式发现，为读者提供了深入了解和掌握数据挖掘的坚实基础。书中丰富的实例和习题有助于读者巩固理解并应用所学知识。对于希望在大数据时代挖掘有价值信息的IT专业人员，这是一本不可多得的参考资料。