韩家伟《数据挖掘：概念与技术》精华概述

《数据挖掘：概念与技术》是韩家伟编著的一本介绍数据挖掘基础理论和技术的教材，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。该书针对初学者和专业人士，系统地探讨了数据挖掘这一关键领域，包括其起源、重要性、适用的数据源以及各种挖掘方法。 在第一章中，作者首先阐述了数据挖掘的概念，解释了数据挖掘为何在当今信息技术时代变得尤为重要。它涵盖了数据挖掘的范围，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统，强调了不同类型数据对挖掘任务的影响。章节还列举了数据挖掘的五种主要功能：概念/类描述（包括特征提取和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析以及局外者分析和演变分析，帮助读者理解不同挖掘任务的具体应用场景。 随后，章节讨论了并非所有模式都具有同等价值，即强调了模式选择的重要性，并介绍了数据挖掘系统的分类，如基于规则的挖掘、基于实例的挖掘等。此外，还提出了数据挖掘过程中可能遇到的主要问题，如数据质量、过度拟合等，并在本章末尾布置了相关的习题供读者自我检验理解。 第二章深入探讨了数据仓库及其与数据挖掘的关系，特别是在线分析处理（OLAP）技术。章节首先定义了数据仓库，对比了它与操作数据库系统的区别，阐述了构建独立数据仓库的原因。接着，通过多维数据模型（如星形、雪花和事实星座）来展示数据仓库的组织结构和度量计算方法。这部分内容不仅涉及查询模型和数据仓库的系统设计，还讨论了不同类型的OLAP服务器以及数据仓库的实现策略，如数据立方体计算、索引优化和元数据管理。 第三章重点讲解了数据预处理，这是数据挖掘过程中的关键步骤。作者解释了为什么要进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等环节，以确保数据的质量和适用性。预处理是提高挖掘结果准确性和效率的重要保障。 整本书结构清晰，内容详实，涵盖了从数据仓库的基础构造到数据挖掘的具体实践，对于学习者深入理解和掌握数据挖掘技术具有很高的价值。通过阅读这本书，读者将能够建立起对数据挖掘的整体认识，并掌握如何有效地在实际工作中应用这些概念和技术。