数据挖掘入门：概念、技术与实践

"《数据挖掘概念与技术》是一本适合初学者的数据挖掘入门书籍，作者为韩家炜。本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术，并引用了经典的教材《DataMining: Concepts and Techniques》（J.Han and M.Kamber，Morgan Kaufmann，2000年版）作为参考。内容涵盖了数据挖掘的定义、数据源、挖掘目标、模式类型、系统分类以及主要问题。此外，书中还详细讨论了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的应用，包括数据仓库的构建、多维数据模型、OLAP操作、系统结构以及实现方法。最后，强调了数据预处理在数据挖掘过程中的重要性。" 在数据挖掘领域，本书首先阐述了激发数据挖掘的原因及其重要性，定义了数据挖掘是通过在不同类型的数据集（如关系数据库、数据仓库、事务数据库等）上寻找有价值的模式来揭示隐藏信息的过程。数据挖掘的功能包括但不限于概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。作者指出，并非所有模式都有实际意义，因此数据挖掘系统需要有能力筛选出有趣且有用的模式。 数据仓库章节详细介绍了数据仓库的概念，与操作数据库的区别，以及为何需要独立的数据仓库。多维数据模型如星形、雪花和事实星座的特性被详尽讨论，包括度量的分类和计算、概念分层以及OLAP操作。数据仓库的系统结构包括设计步骤、三层架构（即源系统、数据仓库服务器和前端工具），并对比了不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 数据预处理章节则强调了在数据挖掘之前，数据清洗、转换和集成的必要性，因为原始数据往往存在缺失值、异常值、噪声和不一致性等问题，这些都需要通过预处理步骤来解决，以确保后续分析的准确性和可靠性。 这本书提供了一个全面的视角，让读者理解数据挖掘的基础，掌握数据仓库和OLAP技术，以及学习如何通过有效的数据预处理为数据挖掘做好准备。对于想要踏入数据挖掘领域的学习者来说，是一本非常实用的指南。