韩家炜《数据挖掘：概念与技术》深度解析

《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜编著的一本介绍数据挖掘理论和技术的专业书籍，该书于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。本书深入探讨了数据挖掘的基础概念，以及其在实际应用中的关键技术，特别关注数据挖掘的过程、工具、挑战和解决方案。 第一章"引言"首先阐述了数据挖掘的起源和重要性。作者指出，随着大数据时代的到来，海量信息的收集和管理推动了数据挖掘的发展，它对于企业决策支持、市场分析、客户行为理解等领域具有显著价值。数据挖掘可以挖掘各种模式，包括概念/类描述（特征识别和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析等，这些模式有助于揭示数据背后的潜在规律。 章节中还讨论了数据挖掘的应用范围，涵盖了关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统，强调了不同类型数据源在数据挖掘中的角色。此外，作者提出了并非所有模式都同等重要，需要根据实际需求选择关注的模式，并介绍了数据挖掘系统的分类，如基于规则、机器学习等方法的系统。 第二章详细讲解了数据仓库及其与数据挖掘的关系，特别是OLAP（在线分析处理）技术在其中的作用。数据仓库作为专门用于支持决策支持系统的结构化数据集合，与日常操作数据库在设计和目标上有区别。多维数据模型是核心，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及度量和概念分层的概念。这部分还讨论了OLAP操作和查询模型，以及数据仓库的系统架构，如三层结构和不同类型的OLAP服务器。 第三章着重于数据预处理，这是数据挖掘过程中的关键步骤。预处理旨在清洗、整合和转换原始数据，以消除噪声、缺失值、异常值等问题，确保数据质量和可用性。通过预处理，数据得以转化为适合挖掘的形式，从而提高后续分析的准确性和效率。 《数据挖掘：概念与技术》是一本全面介绍数据挖掘基础理论和实践的著作，为读者提供了深入了解数据挖掘原理、技术和工具的平台，对于从事数据分析、人工智能或信息技术行业的专业人士具有很高的参考价值。通过阅读这本书，读者可以掌握如何在实际场景中有效地应用数据挖掘，发掘隐藏在数据背后的商业价值。