数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的介绍数据挖掘基础理论和技术的专业书籍，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。本书旨在帮助读者理解数据挖掘的本质、应用范围以及核心问题，对数据挖掘的重要性和适用场景进行了深入探讨。 在第一章中，作者首先介绍了数据挖掘的概念，包括其起源和重要性，解释了数据挖掘不仅仅是寻找有趣或隐藏的信息，而是通过分析大量数据来发现潜在的模式和规律。章节详细列举了数据挖掘可能挖掘的模式类型，如概念/类描述（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。此外，书中还讨论了数据挖掘系统的分类，如基于规则的系统、基于实例的系统等，并指出了数据挖掘过程中可能遇到的主要问题。 第二章着重于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库作为数据挖掘的基础，通过与操作型数据库系统的区别，强调了数据仓库的独立性和多维数据模型的重要性。作者解释了星形、雪花和事实星座等多维数据库的不同结构，并详细描述了OLAP操作如何在多维数据模型上执行。此外，章节还涵盖了数据仓库的系统架构，如三层结构以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）的比较。 第三章深入讨论数据预处理，阐述了为什么预处理是数据挖掘不可或缺的环节。预处理涉及数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，目的是提高数据质量和一致性，以便后续的挖掘任务能更准确地提取有价值的信息。 后续章节可能会继续介绍数据挖掘的具体方法和算法，如频繁模式挖掘、决策树、神经网络等，以及如何评估挖掘结果的有效性和实用性。此外，书中还会探讨数据挖掘在商业智能、市场分析、客户关系管理等领域的实际应用案例。 《数据挖掘：概念与技术》提供了一个全面的框架，适合希望深入了解数据挖掘理论和实践的读者，无论是研究人员还是从事数据分析的专业人员，都能从中获得宝贵的知识和技能。