数据挖掘基础：概念、技术与数据仓库

"《数据挖掘概念与技术》是韩家炜等著的一本关于数据挖掘领域的入门书籍，书中深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其在不同数据库系统中的应用。作者通过讨论数据挖掘的目的、类型以及在数据仓库和OLAP技术中的角色，为读者构建了一个全面的数据挖掘知识框架。" 本书首先从引言部分开始，阐述了数据挖掘的兴起原因及其重要性。数据挖掘被定义为从大型数据集中发现有价值模式的过程，这些模式可以是概念描述、关联规则、分类模型、聚类结构、异常检测或趋势分析。书中指出，数据挖掘不仅限于传统的关系数据库，还涉及数据仓库、事务数据库以及更复杂的数据库系统。 在第二章中，作者详细讲解了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为决策支持设计的集成、非易失性且时间不变的数据集合，区别于操作型数据库。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，是数据仓库的基础。OLAP技术则支持对这些多维数据的快速分析，包括切片、 dice、钻取等操作。数据仓库的系统结构分为三层，包括前端工具、OLAP服务器和数据存储。本章还讨论了数据立方体的计算优化、索引、元数据存储等关键实施细节，并指出数据仓库向数据挖掘的自然演进。 第三章重点介绍了数据预处理的重要性，这是数据挖掘过程中的关键步骤。预处理包括数据清洗（如处理缺失值、异常值和噪声）、数据转换（如规范化、归一化）和数据整合（如数据集成和数据立方体构造）。这些步骤旨在提高数据质量，使后续的数据挖掘任务更为有效。 通过以上内容，读者将能够理解数据挖掘的基本概念，熟悉数据仓库和OLAP在数据挖掘中的作用，以及掌握数据预处理的关键技术。这本书是理解和实践数据挖掘领域知识的宝贵资源，适合初学者和专业人士作为入门教材或参考书。