数据挖掘基石：韩家炜《数据挖掘：概念与技术》解析

"《数据挖掘——韩家炜》是由韩家炜教授编著的一本经典数据挖掘教材，书中详尽地介绍了数据挖掘的基础知识和主要技术，包括关联分析、聚类分析等多种数据挖掘方法，并结合数据仓库和OLAP技术进行了深入讲解。" 在《数据挖掘：概念与技术》中，韩家炜教授首先介绍了数据挖掘的引言，讨论了为何数据挖掘成为了一个重要的领域。数据挖掘不仅仅是对大量数据的探索，而是通过发现有价值的模式来辅助决策。作者阐述了数据挖掘可以在多种类型的数据上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统中的应用。 数据挖掘的主要功能包括概念描述（特征和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。每种功能都针对不同的数据模式，例如关联分析用于发现项集之间的频繁模式，而聚类分析则用于将数据分组到相似的类别中。 书中还提到了数据挖掘过程中一个关键的问题，即并非所有模式都是有趣的或有用的。因此，数据挖掘系统需要具备识别和过滤无用模式的能力。此外，数据挖掘系统被分类为不同的类型，每个类型有其特定的适用场景和优势。 在第二章中，韩家炜教授深入讨论了数据仓库和OLAP技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是数据挖掘的重要背景，它是一个独立于操作系统的、面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合。数据仓库的系统结构包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式。OLAP（在线分析处理）技术则支持用户从多个角度对数据进行快速、交互式的分析。 第三章探讨了数据预处理的重要性，这是数据挖掘过程的关键步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等，确保输入到挖掘算法的数据质量高且适于分析。 这本书提供了全面的数据挖掘基础知识，涵盖了从数据源、数据处理到实际挖掘操作的完整流程，对于理解和实践数据挖掘有着极大的帮助，是学习数据挖掘领域的宝贵参考资料。