数据挖掘：概念与技术详解（韩家炜）

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜翻译的专著，原著作者是J.Han和M.Kamber，该书于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。本书主要介绍了数据挖掘的基础概念、方法和技术，以及其在实际中的应用，尤其关注于数据仓库和OLAP（Online Analytical Processing，即在线分析处理）技术在数据挖掘过程中的关键作用。 第一章“引言”中，作者阐述了数据挖掘的兴起背景，强调了数据挖掘的重要性，它通过发掘大量数据中的隐藏模式来支持决策制定和业务洞察。章节中详细列出了数据挖掘可能挖掘的模式类型，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，帮助读者理解数据挖掘的潜在价值。 第二章深入探讨了数据仓库的概念，对比了操作型数据库系统和数据仓库的差异，解释了为何需要独立的数据仓库以支持高效的数据分析。作者详细介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，以及度量的分类和计算，这些都是数据仓库设计的核心元素。此外，章节还涵盖了OLAP操作和查询模型，以及数据仓库的系统架构，包括三层结构和不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 第三章聚焦于数据预处理，阐述了为什么数据预处理在数据挖掘中的必要性，涉及清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，这些步骤旨在提高数据的质量和可用性，使之更适合挖掘分析。 后续章节可能会涵盖更深入的数据挖掘技术，如挖掘算法（如Apriori、ID3、C4.5或神经网络）、评价指标（如准确率、召回率、F1分数）以及如何选择合适的挖掘工具和平台。书中还会讨论数据挖掘的应用实例，包括市场趋势分析、客户行为预测、医疗诊断支持等领域。 总结来说，《数据挖掘：概念与技术》是一本全面介绍数据挖掘理论和技术实践的教材，适合对数据挖掘感兴趣的读者深入学习和理解数据挖掘的基本原理和实践技巧。