数据挖掘：概念、技术与OLAP详解

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家威编著的关于数据挖掘基础理论和技术的经典著作，首次出版于2000年，由Morgan Kaufmann出版社发行。本书清晰地介绍了数据挖掘的概念、适用领域以及主要方法，对于理解和实践数据挖掘具有很高的参考价值。 第一章首先探讨了数据挖掘的起源及其重要性，阐述了数据挖掘的驱动因素，包括在海量数据和复杂业务场景下，通过发现模式和趋势来提取有价值的信息。作者详细区分了数据挖掘可能应用的不同数据源，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统，强调了数据挖掘针对不同类型数据的挖掘能力，如概念描述（特征和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。 章节还讨论了并非所有模式都同等重要，数据挖掘的目标是识别出对决策有实际帮助的模式。接着，书中概述了数据挖掘系统的分类，例如基于规则、基于机器学习、混合型等，并列出了数据挖掘过程中可能遇到的主要问题，如数据质量、模型解释性和过拟合等。 第二章聚焦于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的关键作用。数据仓库被定义为专门用于支持分析查询的系统，它与操作型数据库系统有显著区别。通过对比，作者解释了为何需要独立的数据仓库，重点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。此外，概念分层和OLAP操作在多维数据模型中的应用也被深入解析，包括星形网络查询模型和数据仓库的系统结构，如三层架构（数据源、数据存储和OLAP服务器）及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）的比较。 书中还涵盖了数据仓库的实现细节，包括数据方的有效计算、索引优化、OLAP查询处理和元数据管理。这些技术对于确保数据仓库性能和效率至关重要。 《数据挖掘：概念与技术》这本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基础理论，提供了实用的工具和技术，对于那些希望在这个领域深入学习或从事数据分析工作的专业人士来说，是一部不可多得的参考资料。