数据挖掘：概念、技术与 OLAP 在数据仓库中的应用

"《数据挖掘概念与技术》是数据挖掘领域的经典教材，由韩家炜等编著，书中深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、原理和技术。内容涵盖数据挖掘的重要性、数据源、挖掘功能、模式识别以及数据预处理等多个方面，并结合数据仓库和OLAP技术进行了详细探讨。" 在《数据挖掘：概念与技术》一书中，作者首先解释了数据挖掘产生的背景及其重要性。数据挖掘是通过对大量数据进行分析，发现有价值的信息和知识的过程。它可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库甚至是高级数据库系统和应用中进行。书中提到了数据挖掘的主要功能，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，这些功能帮助我们理解数据的内在规律和趋势。 接着，第二章围绕数据仓库和OLAP技术展开，详细介绍了数据仓库的定义、区别于操作数据库的特点，以及为何需要独立的数据仓库。数据仓库采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，便于进行OLAP（在线分析处理）操作，如切片、切块、钻取和旋转等。此外，书中还讨论了数据仓库的系统结构、设计步骤、不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及数据仓库的实现方法，如数据立方体的计算、索引优化和元数据存储。 第三章则聚焦于数据预处理，这是数据挖掘的关键步骤，因为原始数据往往存在缺失值、异常值、噪声和不一致性等问题。预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，旨在提高数据质量，为后续的挖掘过程提供合适的数据基础。 这本书为读者提供了全面的数据挖掘知识框架，不仅涵盖了理论基础，还强调了实际应用中的技术和挑战。无论是对初学者还是专业人士来说，都是深入了解和掌握数据挖掘技术的宝贵资源。