数据挖掘入门：概念、技术与实践

"数据挖掘 概念与技术" 本书《数据挖掘：概念与技术》是韩家炜等人编著的一本深入浅出介绍数据挖掘的中文教材，被誉为讲解该领域最为易懂、详尽且实用的书籍之一。书中涵盖了数据挖掘的基础理论与实践应用，特别强调了数据挖掘在数据仓库和OLAP技术中的作用。 数据挖掘，简单来说，是从大量数据中发现有价值信息的过程。它主要在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用上进行。其中，数据仓库是一个用于决策支持的集成数据库，它与操作型数据库有显著区别，旨在提供对历史数据的分析能力。数据仓库通常采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以支持OLAP（在线分析处理）操作。 数据挖掘的功能包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。这些模式有助于识别数据中的规律、趋势和异常，但并非所有模式都有实际意义。数据挖掘系统可根据其主要功能和使用技术进行分类，并面临数据质量、数据规模、模式评估等挑战。 数据预处理是数据挖掘过程的关键步骤，因为原始数据往往含有噪声、不一致性、缺失值等问题。预处理包括数据清洗、数据转换、数据规约等，目的是提高数据质量和挖掘效率。数据清洗涉及去除重复数据、修正错误、填充缺失值等；数据转换可能涉及规范化、编码和离散化，以便于挖掘；数据规约则是通过降维、概括等手段减少数据复杂性，同时保持数据的有用性。 在数据仓库和OLAP技术方面，数据仓库的系统结构通常包括三层：数据源、数据仓库服务器和前端分析工具。OLAP服务器分为ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合OLAP），各有优缺点。随着技术的发展，数据立方体的计算、索引和查询处理有了显著改进，支持更复杂的分析和数据挖掘任务。 《数据挖掘：概念与技术》一书全面介绍了数据挖掘的各个方面，从基本概念到实际应用，是学习和理解数据挖掘领域的宝贵资源。书中的习题有助于读者深化理解和应用所学知识。