数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库详解

数据挖掘：概念与技术是一本由韩家炜编著的教材，针对数据挖掘初学者设计，旨在帮助读者理解数据挖掘的基础概念和技术。该书由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版，涵盖了数据挖掘的核心领域，包括其重要性、适用的数据源类型以及各种挖掘方法。 在第一章引言中，作者首先解释了数据挖掘的起源及其在当今信息技术中的关键作用。它探讨了数据挖掘的对象，如关系数据库（如SQL数据库）、数据仓库（用于长期存储和分析大量历史数据）、事务数据库（日常操作数据库）以及高级数据库系统和应用。章节中还详细列出了数据挖掘可能挖掘的模式类型，如概念/类描述（特征识别和区分）、关联分析、分类与预测、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，需要根据业务需求来筛选。 接着，章节介绍了数据挖掘系统的分类，以及主要面临的挑战，如数据质量、算法选择和模型评估等。通过习题，读者可以巩固所学知识。 第二章深入讨论了数据仓库及其在OLAP（在线分析处理）技术中的运用。数据仓库是专门为支持决策支持而设计的独立数据库，与操作型数据库有显著区别。章节讲解了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，并讨论了度量的概念、计算方法和概念分层。此外，还介绍了OLAP操作、查询模型、系统结构和实现细节，如索引优化、元数据管理等。 第三章着重于数据预处理，解释了预处理的重要性，如数据清洗、集成、转换和规约，这些步骤对于提高数据挖掘效果至关重要。这一阶段的工作有助于减少噪声，提取有价值的信息，并确保数据适合后续的挖掘任务。 这本书提供了全面的数据挖掘基础，不仅涵盖了理论知识，还介绍了实用的技术和工具，适合那些希望在数据挖掘领域深化理解的学生和从业者参考。通过阅读这本书，读者可以掌握如何从不同类型的数据库中提取有价值的信息，利用数据仓库进行高效分析，并理解数据预处理在挖掘过程中的关键作用。