数据挖掘技术深度解析：从数据仓库到预处理

"《高级数据挖掘技术与晋级》是一本深入探讨数据挖掘技术的书籍，由韩家炜著，基于J.Han和M.Kamber的Data Mining: Concepts and Techniques。书中详细介绍了各种挖掘算法，包括关联规则和神经网络，旨在帮助读者理解数据挖掘的核心概念和技术。内容涵盖数据挖掘的基本定义、在不同类型数据上的应用、可挖掘的模式类型、数据挖掘系统的分类以及主要问题。此外，还深入讨论了数据仓库和OLAP技术，以及数据预处理的重要性。" 本书首先定义了数据挖掘的概念，指出其重要性在于发现隐藏在大量数据中的有用信息。数据挖掘不仅限于关系数据库，还包括数据仓库、事务数据库和高级数据库系统中的应用。书中详细阐述了数据挖掘的各种功能，如概念描述（用于识别数据特征和差异）、关联分析（寻找项集之间的频繁模式）、分类与预测（建立预测模型）、聚类分析（将数据自动分组）、局外者分析（识别异常或离群值）以及演变分析（研究数据随时间的变化）。 在讨论数据挖掘系统时，作者提到了模式的有趣性问题，即并非所有模式都有实际意义，因此数据挖掘过程中需要筛选出真正有价值的模式。此外，书中还对数据挖掘系统进行了分类，并列举了数据挖掘面临的主要挑战。 接下来，书中的第二章深入探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是用于分析目的的集成数据集合，区别于操作型数据库。书中解释了数据仓库的必要性、多维数据模型（如星形、雪花和事实星座模式），以及OLAP操作如何在这些模型上进行。同时，介绍了数据仓库的系统结构、设计步骤、不同的OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及实现技术，包括有效计算、索引、查询处理和元数据存储。 第三章则关注数据预处理，这是数据挖掘流程中的关键步骤，因为原始数据往往存在噪声、不一致性和缺失值等问题。预处理包括数据清洗、数据转换、数据规约等，旨在提高挖掘结果的质量和准确性。 《高级数据挖掘技术与晋级》全面覆盖了数据挖掘的基础理论和实践技术，对于想要深入了解这一领域的读者来说，是一本不可多得的参考资料。书中丰富的案例和深入的分析有助于读者掌握数据挖掘的核心技能，提升数据分析和决策制定的能力。