数据挖掘：入门与关键技术概述

数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，是现代信息技术领域中的关键环节。《数据挖掘：概念与技术》这本书由韩家炜和M.Kamber共同编写，是该领域的经典教材，旨在向读者介绍数据挖掘的基础理论和技术。该书出版于2000年，适合有一定专业知识背景的读者，但由于其深度和专业性，对于初学者可能较为挑战。 第一部分，作者首先通过第一章引言，阐述了数据挖掘的起源和发展的重要性，以及它为何成为关键领域。数据挖掘涉及挖掘各种类型的数据，包括关系数据库（如SQL数据库）、数据仓库（用于存储历史数据并支持分析）、事务数据库（实时交易记录）以及高级数据库系统。书中详细列举了数据挖掘的功能，如概念/类描述（识别特征和区分）、关联分析（发现频繁项集）、分类和预测（基于已有数据做决策）、聚类分析（分组相似对象）、局外者分析（对未知数据进行分类）和演变分析（追踪变化趋势）。 然而，并非所有的模式都具有实际价值，需要根据业务需求来筛选。随后，章节介绍了数据挖掘系统的分类，以及主要面临的问题，如数据质量问题、算法选择、效率和可解释性等。这部分内容为理解如何构建和实施数据挖掘项目提供了框架。 第二章着重于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，这是数据挖掘的基础环境。数据仓库作为独立的数据存储，用于支持高效的数据分析。作者详细讲解了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以及度量的概念和计算。此外，还讨论了OLAP操作，查询模型，以及数据仓库的系统架构，包括设计步骤、三层结构（数据源、中间层和前端）以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 第三章深入探讨数据预处理，这是数据挖掘流程的关键步骤，因为原始数据往往存在噪声、缺失值、不一致等问题。预处理涉及数据清洗、整合、转换和规范化，以提高后续分析的准确性和效率。 通过阅读这本书，读者将能够理解和掌握数据挖掘的基本概念、关键技术和实施策略，以及如何在实际场景中运用数据仓库和OLAP工具。然而，由于内容的专业性，建议结合实际案例和实践经验来加深理解和应用。