数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"《数据挖掘-概念与技术》是关于数据挖掘领域的经典著作，由韩家炜等人撰写，详细阐述了数据挖掘的基本概念和技术。书中涵盖了数据挖掘的重要性和应用背景，以及各种数据源和数据类型，如关系数据库、数据仓库、事务数据库等。此外，还讨论了数据挖掘的主要功能，包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，并探讨了模式的兴趣度衡量。" 在第一章中，作者强调了数据挖掘的兴起及其重要性，指出它可以从海量数据中发现有价值的信息。数据挖掘不仅限于关系数据库，还包括数据仓库和事务数据库等不同数据环境。书中列举了数据挖掘的各种功能，例如通过概念描述找出数据的特征和区分，通过关联分析发现项集之间的频繁模式，通过分类和预测建立模型以对未知数据进行预测，通过聚类分析将相似数据归为一类，通过局外者分析识别异常值，以及通过演变分析追踪数据随时间的变化。 第二章深入讨论了数据仓库和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重要数据来源，是操作数据库的分离副本，设计用于支持决策制定。书中详细介绍了数据仓库的系统结构，包括多维数据模型（如星形、雪花和事实星座模式），度量的分类和计算，以及OLAP操作（如切片、dice、钻取和roll-up）。此外，还探讨了数据仓库的实现技术，如数据立方体的有效计算、索引优化和元数据管理，以及从数据仓库到数据挖掘的过渡，即从传统的OLAP向OLAP挖掘转变。 第三章涉及数据预处理，这是数据挖掘过程的关键步骤。预处理包括数据清洗（处理缺失值、异常值和不一致性）、数据集成（合并来自多个源的数据）、数据转换（如规范化和归一化）和数据规约（减少数据的维度和大小），以提高数据挖掘的效率和结果质量。 《数据挖掘-概念与技术》全面介绍了数据挖掘的基础理论和实践方法，是学习和理解这一领域的宝贵资源。书中的内容详尽且深入，适合数据科学、数据库管理和机器学习等相关领域的学者和从业者阅读。