数据挖掘入门:概念、技术与数据仓库详解
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更新于2024-09-21
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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。
2018-10-30 上传
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zhouy2012
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