数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

《数据挖掘：概念与技术》第三版是一本针对高等院校计算机及相关专业高年级本科生和研究生的教材，由韩家炜所著，原著由J.Han和M.Kamber编写，英文原书名为DataMining: Concepts and Techniques。该书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、技术和应用领域。 第一部分，第一章引言，主要阐述了数据挖掘的背景和重要性。它解释了数据挖掘为何成为关键，尤其是在大数据时代，数据的价值被日益发掘。作者讨论了数据挖掘的对象，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统，强调了不同类型数据源对挖掘过程的影响。章节还列举了数据挖掘可能挖掘的各种模式，如概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析及演变分析，并探讨了并非所有模式都具有同等价值的问题。 第二章聚焦于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术，详细讲解了数据仓库的概念，与操作数据库系统的区别，以及建立数据仓库的必要性。这部分介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座等，以及度量的分类和计算。此外，还有数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构（前端用户接口、中间层数据处理引擎和底层数据存储）以及不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。数据仓库的实现技术，如数据立方体计算、索引优化和元数据管理，也在此处得到讨论。 第三章专门探讨数据预处理，阐述了预处理在数据挖掘过程中的重要性，包括清洗、整合、转换和规约数据，以提高挖掘结果的准确性和效率。这一阶段旨在确保数据的质量，以便后续分析能够顺利进行。 全书结构严谨，内容丰富，涵盖了数据挖掘的各个方面，对于理解和掌握数据挖掘的基础理论和技术方法具有很高的参考价值。通过阅读这本书，读者不仅能理解数据挖掘的基本概念，还能学习到如何构建和利用数据仓库，以及如何有效地进行数据预处理和高级分析。无论是学术研究还是实际项目，这本书都为读者提供了扎实的理论基础和实践指导。