数据挖掘入门：从Oracle到预处理

"数据挖掘教程，Oracle 数据挖掘入门，适合初学者，深入讲解相关概念和技术。" 本教程从基础开始介绍数据挖掘，旨在帮助读者理解并掌握这一领域。首先，"数据挖掘：概念与技术"章节揭示了数据挖掘的重要性和定义。数据挖掘是通过分析大量数据来发现有价值信息的过程。在第1章中，作者讨论了激发数据挖掘的原因，解释了数据挖掘可以在哪些类型的数据上进行，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，还介绍了数据挖掘的各种功能，包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。 数据挖掘并非只关注所有模式，而是寻找对业务有意义和有趣的模式。作者讨论了数据挖掘系统的分类以及主要问题，包括数据的质量、规模和复杂性。这一章还包含了习题，以帮助读者巩固所学知识。 接下来，"数据仓库和数据挖掘的OLAP技术"章节深入探讨了数据仓库的原理和作用。数据仓库是为决策支持而设计的非操作性数据库，它与操作数据库系统有显著区别。作者详细阐述了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座模式，并介绍了度量、概念分层以及OLAP（在线分析处理）操作。数据仓库的系统结构、设计步骤、三层架构、不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及实现方法，如数据立方体的计算、索引、查询处理和元数据存储，都被逐一讨论。这一章也提到了数据仓库技术的最新发展，包括数据立方体的自动生成和多粒度聚集。 第三章"数据预处理"讨论了在实际数据挖掘过程中至关重要的一步。由于原始数据通常包含噪声、不一致性和缺失值，预处理是确保分析结果准确性的关键。此部分会涵盖数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等预处理技术。 这个教程涵盖了数据挖掘的基础知识，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，适合希望进入数据挖掘领域的初学者。通过学习，读者将能够理解和运用相关工具和技术，发现隐藏在数据中的模式和洞察。