数据挖掘入门：韩家炜《Data Mining: Concepts and Techniques》概览

"数据挖掘技术课本 研究生 数据挖掘 concepts and techniques" 这本教材主要探讨了数据挖掘这一领域的核心概念和技术，适用于研究生级别的学习。数据挖掘是信息技术中的一个重要分支，它涉及到从大量数据中发现有价值的知识和模式。书中作者韩家炜和M. Kamber详细介绍了这一主题，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。 在第一章“引言”中，作者首先阐述了数据挖掘产生的背景和重要性。数据挖掘不仅仅是一种技术，它在商业智能、科学研究等领域都有广泛应用。接着，他们定义了数据挖掘的概念，并指出数据挖掘可以在不同类型的数据库上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。书中还列出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，这些都是数据挖掘中常见的模式类型。此外，讨论了并非所有模式都是有趣的，以及数据挖掘系统的一般分类和主要挑战。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入讲解了数据仓库的基础和在线分析处理（OLAP）的应用。数据仓库是为决策支持而设计的集成数据库，与操作数据库有显著区别。作者详细描述了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，并讨论了度量、分层以及如何执行OLAP操作。此外，他们还探讨了数据仓库的系统结构，包括三层架构，以及ROLAP、MOLAP、HOLAP的不同之处。章节末尾提到了数据仓库如何演进到数据挖掘，以及OLAP在数据挖掘中的作用。 第三章“数据预处理”讨论了在进行数据挖掘之前对原始数据进行清理、转换和整合的必要性。预处理是提高数据质量、确保挖掘结果准确性的关键步骤。这部分内容涵盖了数据清洗、缺失值处理、异常检测、数据规范化和归一化等预处理技术。 该书全面覆盖了数据挖掘的基础理论、实践工具和技术，对于理解数据挖掘的基本概念、数据仓库的设计和操作，以及如何准备数据进行有效挖掘，都是极有价值的参考资料。通过学习这本书，读者将能够掌握数据挖掘的核心知识，并具备解决实际问题的能力。