数据挖掘：概念、技术与数据仓库的探索

"数据挖掘概念与技术(中文版)"是一本由韩家炜翻译的关于数据挖掘的专业书籍，原书名为"DataMining:ConceptsandTechniques"，由J.Han和M.Kamber撰写，由MorganKaufmann出版社于2000年出版。 这本书深入探讨了数据挖掘这一领域，首先介绍了数据挖掘的起源和重要性。数据挖掘是通过对大量数据进行分析，发现隐藏在其中的有价值信息的过程。作者指出，数据挖掘主要在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用中进行。 在数据挖掘的功能方面，书中提到了几种主要模式的发现，包括： 1. 概念/类描述：通过总结数据的特征和差异，来描述数据的类别或群体。 2. 关联分析：寻找项集之间的频繁模式，如超市购物篮分析中的“啤酒与尿布”现象。 3. 分类和预测：构建模型以对未知数据进行分类或预测，如决策树、神经网络等。 4. 聚类分析：将相似数据归为一组，形成自然的群组或簇。 5. 局外者分析：识别与大多数数据点显著不同的异常或离群值。 6. 演变分析：研究数据随时间的变化趋势，如时间序列分析。 在讨论数据挖掘系统的分类时，书中可能涵盖了基于不同技术（如统计学、机器学习、人工智能）和方法（如规则发现、模式识别）的系统。此外，作者还强调了数据挖掘面临的主要问题，如数据质量、噪声、冗余以及模式的解释和评估。 第二章深入讲解了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的应用。数据仓库是为分析而设计的集成数据库，区别于操作数据库，其目的是支持决策制定。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，是数据仓库中常见的表示方式。OLAP操作，如切片、 dice、钻取和旋转，允许用户从不同角度查看数据，进行深度分析。此外，书中还涉及数据仓库的设计、系统结构、OLAP服务器的类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及其实现技术。 第三章则讨论了数据预处理的重要性，预处理包括数据清洗、转换和规约，这些都是确保高质量挖掘结果的关键步骤。 这本书提供了数据挖掘的基础理论、常用技术和实际应用的全面概述，对于想深入了解数据挖掘领域的读者来说是一份宝贵的参考资料。