数据挖掘:概念、技术与数据仓库详解
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更新于2024-07-26
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"《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。"
2011-09-01 上传
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