数据挖掘：概念、技术与数据仓库

"本书介绍了数据挖掘的基本概念和技术，包括数据挖掘的重要性、数据挖掘的类型、数据仓库和OLAP技术，以及数据预处理的必要性。" 数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到从大量数据中发现有价值的知识和模式。韩家炜与J. Han和M. Kamber合著的《数据挖掘：概念与技术》详细阐述了这一主题。书中首先引出数据挖掘的起源和重要性，解释了为何要在大数据中寻找模式。数据挖掘不仅涉及对已有数据的深入理解，还与业务决策、市场趋势预测和科学研究密切相关。 在定义数据挖掘时，书中指出数据挖掘是在不同类型的数据上进行的，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。数据挖掘的目标包括挖掘概念/类描述、关联规则、分类、聚类、局外者分析和演变分析等不同类型的模式。这些模式有助于识别数据中的规律，支持业务决策。 作者讨论了并非所有模式都具有同样的价值，只有那些有意义、可解释且对业务有影响的模式才被认为是有趣的。数据挖掘系统可以分为不同的类别，根据其功能和处理数据的方式有所不同。数据挖掘面临的主要问题包括数据质量、数据量、计算复杂性和模式解释性等。 第二章深入探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是用于分析目的的集成数据集合，与操作型数据库有着本质区别。通过数据仓库，可以进行多维数据分析，例如在星形、雪花和事实星座等多维数据库模式中。OLAP操作，如切片、 dice、钻取和旋转，使得用户能从不同角度分析数据。此外，数据仓库的系统结构包括三层架构，包括前端工具、OLAP服务器和数据仓库，每层都有其特定的功能和设计考虑。 数据预处理是数据挖掘过程的关键步骤，因为它涉及数据清洗、数据转换和数据集成。预处理是为了消除噪声、处理缺失值、解决不一致性，并将数据转化为适合挖掘的格式。预处理的质量直接影响到挖掘结果的有效性和可靠性。 这本书全面地介绍了数据挖掘的核心概念，为读者提供了理解和实施数据挖掘项目的基础。无论是对初学者还是专业人士，它都是一份宝贵的资源，能够帮助他们理解如何从海量数据中提炼有价值的信息。