数据挖掘：概念与技术 - 韩家炜的经典著作

"《韩家炜的数据挖掘》是数据挖掘领域的经典著作，被用作上课教材，由韩家炜和M. Kamber合著，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。这本书深入探讨了数据挖掘的概念和技术，包括数据挖掘的目标、数据源、挖掘模式以及数据预处理等关键环节。" 在本书中，作者首先介绍了数据挖掘的基本概念，如数据挖掘的激发因素、重要性、定义以及其在不同数据类型（如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统）中的应用。数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。书中强调并非所有模式都是有趣的，指出数据挖掘过程中模式的选择和评估至关重要。 接着，作者详细讲解了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是支持决策分析的中央存储库，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操作，如切片、 dice、钻取和旋转，用于对多维数据进行快速分析。书中还讨论了数据仓库的系统结构、设计步骤、不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）及其比较，以及实现数据仓库的技术，如有效计算、索引和元数据存储。 进入数据预处理章节，作者阐述了在数据挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和规范化的重要性，因为真实世界的数据往往含有噪声、缺失值和不一致性。预处理是为了提高挖掘结果的质量和准确性。 此外，书中还可能涵盖了数据挖掘的算法、评估方法、案例研究以及如何将数据挖掘应用于实际业务场景等内容，旨在帮助读者全面理解数据挖掘的理论与实践。 《韩家炜的数据挖掘》是一本全面介绍数据挖掘理论与技术的书籍，适合数据科学、机器学习和信息技术领域的学者及从业者参考学习。通过阅读本书，读者可以系统地掌握数据挖掘的核心概念，并能将其应用于实际的数据分析项目中。