数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"Data Mining Concepts and Techniques" 本书"数据挖掘：概念与技术"是关于数据挖掘领域的经典著作，由韩佳伟翻译的中文版。作者J.Han和M.Kamber是该领域的权威专家，该书由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。 在第一章“引言”中，作者探讨了数据挖掘的起源及其重要性。数据挖掘是通过分析大量数据来揭示隐藏的、有用的、可理解的模式的过程。这些模式可以帮助决策者理解业务趋势，提高效率，并可能创造新的商业机会。数据挖掘可以在多种类型的数据上进行，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。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。并非所有模式都具有同样的价值，因此数据挖掘系统需要有能力判断模式的有趣性和实用性。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质量、数据规模、处理效率等。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”介绍了数据仓库的基础和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为分析目的而设计的中央化存储库，区别于操作数据库，它提供了一个集成的视图，用于支持决策制定。多维数据模型如星形、雪花和事实星座是数据仓库中的常见结构，它们用于表示复杂的商业度量。OLAP技术允许用户快速地对数据进行多维度的切片、 dice 和钻取操作。数据仓库的系统结构通常包括三层：前端工具、OLAP服务器和数据存储。不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP、HOLAP）各有优缺点，适用于不同的场景。数据仓库的实现涉及到有效计算、索引、查询处理和元数据管理等方面。 第三章“数据预处理”讨论了在数据挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和整合的必要性。预处理步骤包括数据清洗，处理缺失值、异常值、噪声和不一致性；数据变换，如规范化和归一化；以及数据整合，将来自多个源的数据统一起来。这一过程对于确保后续分析的质量和准确性至关重要。 通过深入阅读这本书，读者将获得对数据挖掘全面的理解，包括其理论基础、技术实施和实际应用，为进行有效的数据探索和知识发现奠定坚实的基础。