数据挖掘：原理、技术与数据仓库详解

"《数据挖掘：概念与技术》是一本深入讲解数据挖掘基础理论和技术的著作，由韩家炜编写，于2000年由Morgan Kaufmann出版。本书旨在为初学者提供全面的数据挖掘入门指南，涵盖了数据挖掘的起源、重要性以及其在不同类型数据中的应用。 在第一章中，作者首先探讨了数据挖掘的概念，包括它的驱动力，如大数据的增长和企业对洞察力的需求。数据挖掘被定义为从大量数据中提取有价值的信息或知识的过程，可以挖掘出各种模式，如概念/类描述、关联规则、分类、预测、聚类分析等。章节还讨论了数据挖掘可能应用于的关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统，强调并非所有模式都同等重要，需要根据实际需求筛选。 第二章深入探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库作为一种独立的存储系统，用于支持决策支持系统的高效查询，通过多维数据模型（如星形、雪花和事实星座）组织数据。OLAP操作如度量计算和概念分层，是数据仓库设计的关键。此外，还介绍了不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）以及数据仓库的系统架构和实现方法。 第三章则重点讲述了数据预处理的重要性。预处理阶段包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，这些都是确保数据质量和挖掘结果准确性的关键步骤。通过这些预处理技术，原始数据得以转化为适合分析的形式。 全书各章节环环相扣，从数据挖掘的基本概念到实践应用，为读者提供了一个循序渐进的学习路径。通过阅读这本书，初学者不仅能理解数据挖掘的核心原理，还能掌握其实现技术和工具的运用，为在实际工作中开展数据挖掘项目打下坚实的基础。" 此书对于想要了解数据挖掘领域的读者来说，无论是理论学习还是实践操作，都具有很高的参考价值。