数据挖掘入门：概念、技术与挑战

"数据挖掘：概念与技术" 是一本由韩家炜和M. Kamber合著的专业书籍，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。本书旨在介绍数据挖掘的基础概念和技术，特别是从数据库的角度出发，探讨如何在大规模数据集中发现有价值的模式。 在第一章"引言"中，作者首先解释了数据挖掘产生的背景及其重要性。数据挖掘是数据库技术发展的自然延伸，它在海量数据中寻找隐藏的模式，帮助人们发现知识和洞察。本章还阐述了数据挖掘可以应用于的关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。此外，书中提到了数据挖掘的不同功能，包括概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。讨论了并非所有模式都具有实际意义的问题，并对数据挖掘系统进行了分类，同时指出了数据挖掘面临的主要挑战。 第二章"数据仓库和数据挖掘的OLAP技术"深入讨论了数据仓库的概念，它与操作数据库系统的区别，以及为何需要独立的数据仓库。书中介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，并详细讲解了度量、概念分层以及OLAP（在线分析处理）操作。还探讨了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构，以及ROLAP、MOLAP、HOLAP等不同类型的OLAP服务器的比较。章节末尾提到了数据仓库的实现技术，如数据立方体的计算、索引、查询处理和元数据存储。 第三章"数据预处理"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、转换和规范化才能用于有效的挖掘。预处理包括数据清洗，解决缺失值、异常值、不一致性和噪声等问题；数据集成，将来自不同源的数据合并；数据变换，如归一化、标准化和特征选择；以及数据规约，通过降维和抽样来减少数据的复杂性。 这本书为读者提供了全面的数据挖掘基础，涵盖了从数据源到知识发现的整个流程，包括数据仓库和OLAP在数据挖掘中的作用，以及预处理技术的重要性。这些内容对于理解数据挖掘的核心概念、技术和实践应用至关重要。