数据挖掘入门：概念与技术探索

“计算机数据挖掘的电子书，作者韩家炜，DataMining:ConceptsandTechniques，出版年份2000，介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其在数据仓库和OLAP技术中的应用。” 《计算机数据挖掘》这本书是数据科学领域的经典之作，由韩家炜等人撰写，它详细阐述了数据挖掘的原理与技术。书中的内容围绕数据挖掘的核心概念展开，旨在引导读者理解数据挖掘在大型数据集中的价值和作用。 在第一章“引言”中，作者提出数据挖掘是数据库技术自然演进的一部分，其重要性在于能从海量数据中发现有价值的信息。书中定义了数据挖掘，它主要在关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统中进行。数据挖掘的功能包括挖掘各种模式，如概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。作者还讨论了模式的有趣性标准，数据挖掘系统的分类以及面临的主要问题。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入探讨了数据仓库的概念，区分了操作数据库系统和数据仓库的不同，解释了为何需要独立的数据仓库。多维数据模型的介绍涵盖了星形、雪花和事实星座等模式，以及度量、概念分层和OLAP操作。此外，还讨论了数据仓库的系统结构，包括三层结构，以及ROLAP、MOLAP、HOLAP的不同之处。章节末尾简述了数据仓库的实现，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储。 第三章“数据预处理”是数据挖掘的关键步骤，因为原始数据往往需要清洗、转换和规范化，以便后续分析。预处理包括缺失值处理、异常值检测、数据集成、数据变换和归一化等，这些步骤确保了挖掘过程的准确性和有效性。 这本书是数据挖掘初学者和专业人士的宝贵参考资料，它不仅提供了理论基础，还涵盖了实践中的关键技术和工具，帮助读者理解和应用数据挖掘技术解决实际问题。通过阅读本书，读者可以系统地掌握数据挖掘的全貌，包括其在数据仓库和OLAP环境中的应用，以及数据预处理的重要性。