数据挖掘：概念与技术 - 韩家炜经典著作

"《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜等编著的一本关于数据挖掘领域的经典著作。书中详细介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用，并涉及到数据仓库与OLAP技术的相关内容。" 在数据挖掘领域，《数据挖掘：概念与技术》是一本不可或缺的参考资料。作者韩家炜是该领域的知名专家，书中他与M. Kamber共同探讨了数据挖掘的核心问题。第一章介绍了数据挖掘的起源、重要性以及其在不同类型数据（如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统）上的应用。此外，还阐述了数据挖掘的主要功能，包括概念描述、关联分析、分类预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，强调并非所有模式都有实际价值。本章还讨论了数据挖掘系统的分类及其面临的主要挑战。 第二章深入到数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库被定义为用于分析而非事务处理的分离数据库，区别于操作数据库。作者解释了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以及度量、概念分层和OLAP操作。同时，探讨了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较，以及数据仓库实现中的效率提升策略，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储。章节末尾，作者指出数据仓库如何转化为数据挖掘的平台，从OLAP到OLAM（在线分析挖掘）的转变。 第三章关注数据预处理，这是数据挖掘过程中的重要环节。由于原始数据往往存在噪声、不一致性和缺失值等问题，预处理旨在提高数据质量，包括数据清洗、集成、转换和规约，以便后续的挖掘任务能够获得更准确和有意义的模式。 全书内容丰富，理论与实践相结合，适合对数据挖掘感兴趣的读者，无论是初学者还是专业人士，都能从中获取宝贵的见解和知识。通过阅读本书，读者将能全面理解数据挖掘的概念，掌握数据仓库与OLAP技术，并了解如何有效地进行数据预处理，为实际的数据挖掘项目奠定坚实基础。