数据挖掘：概念与技术升级版——探索流数据与复杂数据挖掘

《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜编著，由J.Han和M.Kamber共同完成的一本经典教材，最初于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。该书在第一版的基础上进行了更新和扩展，针对科学快速发展带来的数据爆炸性增长，强调了数据挖掘在将大量数据转化为有价值信息和知识中的关键作用。本书不仅适合计算机及相关专业高年级本科生或研究生的学习，也是数据挖掘研究人员和专业人士的重要参考书籍。 该书的核心内容围绕数据挖掘的基本概念和技术展开，涵盖了以下几个要点： 1. **数据挖掘的定义与范围**：首先介绍数据挖掘的概念，探讨为何它在现代社会变得如此重要。数据挖掘涉及挖掘各种数据源，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统，旨在发现隐藏的模式和知识。 2. **数据挖掘的功能**：详细解释了数据挖掘可以挖掘的模式类型，包括概念/类描述（特征识别和区分）、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。 3. **数据挖掘系统分类与问题**：讨论了数据挖掘系统的分类，如基于规则的系统、基于统计的系统和混合系统，同时提出了数据挖掘面临的主要问题，如数据质量、可解释性、效率和实用性。 4. **数据仓库与OLAP技术**：这部分深入讲解了数据仓库的作用，区别于操作型数据库，以及多维数据模型（如星形、雪花和事实星座）及其OLAP（在线分析处理）操作。还介绍了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、层次结构和不同类型的OLAP服务器。 5. **数据预处理**：阐述了预处理数据的重要性，包括清洗、集成、转换和规约等步骤，这些是成功进行数据挖掘的基础。 6. **最新进展**：鉴于数据挖掘领域的持续发展，书中新增了章节，探讨了如何挖掘流数据、社会网络数据和复杂数据，以及新兴的技术如多粒度分析和元数据管理。 通过本书，读者不仅能掌握数据挖掘的基本原理，还能了解到如何将其应用于实际场景，如商业智能、市场分析和科学研究等领域。这是一本既理论深入又实践导向的教材，对于理解现代数据驱动决策的基石——数据挖掘至关重要。