数据挖掘：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘是探索大量数据以发现有价值信息的过程。它涉及到各种技术，如概念描述、关联分析、分类、聚类、局外者分析和演变分析。数据挖掘不仅在关系数据库上进行，还涉及数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。数据挖掘功能旨在寻找模式，但并非所有模式都具有实际意义。数据挖掘系统可以分为不同类别，每个类别都有其特定的问题和挑战。数据仓库作为数据挖掘的重要基础，是一个用于分析而非操作的中央存储库，通常采用多维数据模型如星形、雪花或事实星座结构。数据仓库系统包括设计、结构和不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）。预处理是数据挖掘的关键步骤，因为它涉及数据清洗、集成、转换和规范化，以准备适合挖掘的高质量数据。" 在本资源中，作者深入探讨了数据挖掘的基础概念和技术。首先，数据挖掘被定义为从海量数据中发现隐藏的、有用的知识，这在商业智能、科学研究等领域至关重要。数据挖掘可以在多种类型的数据源上执行，包括关系数据库、数据仓库和事务数据库。数据挖掘的目标是找出不同类型的模式，例如分类、预测、关联规则等。 数据挖掘系统的分类主要基于其功能和应用。其中，数据仓库是一个关键组成部分，它提供了一个集中的、面向分析的数据环境，与操作数据库相分离，以支持高效分析。数据仓库使用多维数据模型，如星形和雪花模式，以便于OLAP(在线分析处理)操作，如切片、 dice、钻取和roll-up。 数据仓库的系统结构包括三层：数据源、数据仓库服务器和前端工具。不同的OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP）各有优缺点，分别对应于关系数据库、多维数据库和混合架构。数据仓库的实现涉及优化计算、索引、查询处理和元数据管理。 预处理阶段是数据挖掘流程的起点，包括处理缺失值、异常值、不一致数据以及数据规范化等，以确保数据质量并提高挖掘结果的准确性和可靠性。预处理是确保有效数据挖掘的关键步骤，因为它直接影响到后续挖掘算法的性能和结果的解释性。 "数据挖掘：概念与技术"涵盖了数据挖掘的各个方面，从基本概念到具体实施技术，再到数据仓库和预处理的重要性，为读者提供了全面的理论和实践知识。