韩家炜《数据挖掘：概念与技术》深度解析：挖掘模式与OLAP技术

"《数据挖掘--概念与技术》是韩家炜撰写的一本关于数据挖掘基础理论和技术的书籍，出版于2000年。该书主要围绕数据挖掘这一关键领域展开，深入探讨了数据挖掘的概念、适用的数据源、各种模式挖掘类型，以及数据仓库在其中的作用。作者首先从引言部分开始，阐述了数据挖掘的起源和重要性，包括它为何成为信息技术领域中的热点，并列举了可能挖掘的各种模式，如概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析等。 第二章详细介绍了数据仓库及其与操作数据库系统的区别，强调了数据仓库独立性的必要性，特别是通过多维数据模型来组织数据，如星形、雪花和事实星座模式。书中还讨论了度量的分类和计算，以及OLAP（在线分析处理）技术在数据仓库中的应用，包括查询模型和系统结构。此外，数据仓库的实现细节，如数据方的有效计算、索引优化和元数据管理也被涵盖。 第三章专门探讨了数据预处理的重要性，解释了为什么在进行数据挖掘之前需要对原始数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的质量和可用性。这一阶段对于挖掘结果的准确性和有效性至关重要。 本书的后续章节可能会进一步深入到数据挖掘的具体算法和技术，如频繁模式挖掘、决策树、神经网络等，并可能涉及数据挖掘在商业智能、市场分析、用户行为理解等实际场景的应用。通过阅读这本书，读者将获得全面理解数据挖掘概念、技术和实践操作的能力，有助于在实际工作中有效地应用数据挖掘工具和方法。"