数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"《数据挖掘 概念与技术》是一本专为初学者设计的数据挖掘基础书籍，由韩家炜撰写，并引用了J.Han和M.Kamber的DataMining:ConceptsandTechniques作为核心理论来源。该书由Morgan Kaufmann出版于2000年，涵盖了数据挖掘的基础知识和常见算法。" 书中详细阐述了数据挖掘的基本概念，首先解释了为何数据挖掘是重要的，并定义了数据挖掘的含义。作者指出，数据挖掘是在不同类型的数据上进行的，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。接着，书中列举了数据挖掘的主要功能，包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，这些功能帮助用户发现有价值的信息和模式。 对于模式的兴趣性，作者讨论了并非所有模式都具有实际价值，强调了模式的筛选和评估过程。此外，书中还对数据挖掘系统进行了分类，并指出了数据挖掘面临的主要问题，如数据质量、数据安全和隐私保护等。 第二章深入探讨了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是数据挖掘的重要环境，区别于操作数据库，它提供了集成、非易失性的历史数据视图，以支持决策制定。章节中详细介绍了数据仓库的多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座模式，以及度量、概念分层和OLAP操作。此外，还讨论了数据仓库的系统结构，如三层架构、ROLAP、MOLAP和HOLAP的比较，以及数据仓库的实现方法，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储。 第三章则聚焦于数据预处理，这是数据挖掘过程中的关键步骤，因为原始数据往往需要清洗、转换和规范化以提高挖掘效率和结果准确性。预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常检测、数据集成和数据变换等步骤，确保输入到挖掘算法的数据是高质量的。 《数据挖掘 概念与技术》是学习数据挖掘的入门教材，全面覆盖了从数据仓库构建到数据预处理，再到模式发现和分析的整个流程，对于想要了解和掌握数据挖掘基础知识的读者来说，是一本不可多得的参考资料。