数据挖掘：概念与技术详解

"数据挖掘（韩家炜）" 《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜教授等编著的一本经典教材，详细介绍了数据挖掘这一领域的核心概念和技术。该书结合了作者丰富的教学和研究经验，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的精髓。 在第一章“引言”中，作者首先探讨了数据挖掘的起源及其重要性，指出数据挖掘是应对海量数据挑战的关键手段。接着，他们明确了数据挖掘的定义，即从大量数据中发现有价值的知识或模式。书中还讨论了数据挖掘可在不同类型的数据集上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。此外，章节详细列举了数据挖掘的各种功能，包括概念描述、关联规则学习、分类与预测、聚类分析、局外者检测以及演变分析。作者强调，并非所有模式都有实际意义，因此数据挖掘过程中需要对模式进行筛选和评估。最后，本章概述了数据挖掘系统的分类和主要问题，为后续章节奠定了基础。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入解析了数据仓库的概念和作用，区别了操作数据库与数据仓库的不同，并解释了为何需要独立的数据仓库。多维数据模型的介绍，包括星形、雪花和事实星座模式，以及度量、概念分层和OLAP操作，让读者理解如何在多维结构中进行分析。此外，章节还探讨了数据仓库的系统架构，包括设计步骤、三层结构（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及其实现方法，如数据立方体的高效计算、索引、元数据存储等。 第三章“数据预处理”着重阐述了在数据挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和整合的重要性，因为原始数据往往包含噪声、不一致性和缺失值。预处理是提高数据挖掘效果的关键步骤，涉及数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等多个方面。 这本教材适合对数据挖掘感兴趣的初学者和专业人士，通过深入浅出的讲解，帮助读者构建起关于数据挖掘的完整知识体系，同时为实践中的数据分析和决策提供理论支持。书中丰富的实例和习题有助于加深理解，提升应用能力。