数据挖掘：概念、技术与电子书解析

"数据挖掘概念与技术 电子书" 数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值信息和知识的过程，它结合了统计学、人工智能和数据库管理等领域的技术。《数据挖掘：概念与技术》这本书由韩家炜和M. Kamber撰写，由Morgan Kaufmann出版，详细介绍了数据挖掘的基础和实践。 第一章介绍了数据挖掘的基本概念，包括数据挖掘的激发因素、重要性以及数据挖掘的定义。数据挖掘不仅可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库甚至高级数据库系统上进行，还涉及多种模式的挖掘，如概念描述、关联规则、分类、预测、聚类、局外者分析和演变分析。此外，书中讨论了并非所有模式都具有实际意义，并对数据挖掘系统进行了分类，概述了数据挖掘面临的主要问题。 第二章深入探讨了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是专为决策支持设计的集成、非易失性的数据集合，与操作型数据库不同。数据仓库采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式。OLAP操作允许用户从不同角度对数据进行切片、 dice、钻取和旋转。书中还介绍了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层架构以及ROLAP、MOLAP和HOLAP的不同之处。此外，讨论了数据仓库实现中的关键技术，如数据立方体的有效计算、OLAP数据的索引、查询处理和元数据存储。 第三章关注数据预处理，这是数据挖掘过程的关键步骤，因为原始数据通常包含噪声、不一致性和缺失值。预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，旨在提高数据质量，使其更适合挖掘。这一章强调了预处理对于发现准确和有用的模式的重要性。 这本书涵盖了数据挖掘的全面知识，从基本概念到具体的技术实现，再到实际应用，为读者提供了深入理解数据挖掘的坚实基础。无论是对数据科学感兴趣的初学者，还是寻求深化专业技能的从业者，都能从中受益匪浅。通过学习这些内容，读者能够掌握如何从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策和业务洞察提供支持。