《数据挖掘：概念与技术》深度解析

"《数据挖掘：概念与技术》是一本经典的数据挖掘教材，由韩家炜所著，由Morgan Kaufmann出版于2000年。该书主要探讨了数据挖掘的基本概念、技术和应用，是数据分析与数据挖掘领域的重要参考书籍。 第一章深入介绍了数据挖掘的起源、重要性以及其适用的数据类型。作者解释了数据挖掘是在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统中进行，关注的是挖掘出潜在的模式，如概念/类描述（特征和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析等。章节还讨论了并非所有模式都具有价值，强调了对有用模式的筛选。 第二章重点讲解了数据仓库及其在OLAP（在线分析处理）技术中的角色。数据仓库作为一种专门用于支持决策支持系统的工具，与操作数据库系统有显著区别，它提供了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，以支持维度分析操作。作者详细阐述了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层架构（ROLAP、MOLAP、HOLAP）和实现策略，如数据方的有效计算、索引优化以及元数据管理。 第三章讨论了数据预处理的重要性，预处理涉及清洗、集成、转换和规约数据，以便于后续挖掘过程。这一步骤旨在消除噪声、处理缺失值、标准化数据，以及准备数据以适应特定的挖掘算法。 通过全书的学习，读者将理解数据挖掘的基础理论，掌握数据仓库的设计和使用，以及如何有效地进行数据预处理，从而为实际的数据挖掘项目提供坚实的技术基础。对于从事数据分析和数据挖掘的工作人员来说，这本书是不可或缺的参考资料，帮助他们提升技能，应对日益复杂的业务挑战。"