数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

"《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜所著的专业书籍，旨在深入探讨数据挖掘这一关键领域的核心概念和技术。本书共分为三章，首先从第一章引言开始，对数据挖掘的背景、重要性及其适用的数据类型进行了详述。 1.1章节介绍了数据挖掘的起源，解释了是什么驱动了这一领域的研究，以及它为何在当今信息技术时代显得尤为重要。数据挖掘涉及发现数据中的潜在模式，这些模式可能对业务决策、市场分析等方面产生深远影响。 1.2章节定义了数据挖掘的实质，包括概念描述（如特征识别和区分）、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析等主要任务。作者强调并非所有模式都具有实际价值，需要根据业务目标筛选和评估。 1.6部分讨论了数据挖掘系统的分类，如基于规则、基于实例、基于机器学习等方法，以及它们各自的优缺点。同时，书中也列出了数据挖掘面临的主要问题，如数据质量问题、模型解释性、算法选择等。 第二章深入探讨了数据仓库与数据挖掘的交互关系，特别是在OLAP（在线分析处理）技术的应用。数据仓库作为数据挖掘的重要基础，通过多维数据模型（如星形、雪花和事实星座）提供高效的数据组织结构。书中详细解释了OLAP操作和查询模型，以及数据仓库的系统架构，包括设计步骤、三层结构（即数据源、中间层和前端）和不同类型的OLAP服务器。 第三章聚焦于数据预处理，这是数据挖掘流程中的关键步骤。预处理旨在清洗、转换和整合原始数据，以提高后续挖掘活动的准确性和效率。这包括处理缺失值、异常值，以及规范化和归一化等操作，以确保数据质量。 《数据挖掘：概念与技术》全面介绍了数据挖掘的基本原理、技术和工具，对于理解数据挖掘在现代商业智能中的作用，以及如何构建和优化数据挖掘系统提供了宝贵的指导。每章末尾的习题帮助读者巩固所学知识，深入理解和应用数据挖掘技术。"