数据挖掘：概念、技术与数据仓库

本书《Data Mining: Concepts and Techniques》由J.Han和M.Kamber撰写，出版于2000年，由Morgan Kaufmann出版社发行。书中详细介绍了数据挖掘的概念和技术，包括数据挖掘的定义、应用背景、数据类型、挖掘功能、模式评估以及数据挖掘系统分类。 首先，数据挖掘是一个探索大数据的过程，旨在发现有价值的信息和知识。作者在第1章阐述了激发数据挖掘的原因，指出其重要性在于能够从海量数据中提取出对业务有影响的洞见。数据挖掘不仅限于关系数据库，还涉及到数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。数据挖掘的功能多样，包括概念描述（识别数据特征和差异）、关联分析（发现项集之间的频繁模式）、分类和预测（建立预测模型）、聚类分析（无监督学习，将数据分成相似组）、局外者分析（找出异常或离群值）以及演变分析（理解数据随时间的变化趋势）。并非所有模式都具有实际意义，因此模式评估是关键，确保找到的模式对决策有意义。 第2章主要讨论数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是用于支持决策制定的集成化、非易失性数据集合，与操作型数据库有着本质区别。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，是数据仓库中的常见结构，有助于直观地分析大量数据。OLAP技术允许用户从不同角度（多维视角）快速查询和分析数据。数据仓库系统通常分为三层架构，并通过特定技术优化查询性能，如数据立方体的预计算、OLAP索引和元数据管理。数据仓库的发展还包括更高效的数据立方体计算和多粒度聚集等。 第3章关注数据预处理，这是数据挖掘流程的关键步骤，因为原始数据往往包含噪声、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，以确保挖掘过程基于高质量的数据。数据清洗涉及错误检测和修正，数据集成处理来自多个源的数据，数据转换则将数据转换成适合挖掘的格式，而数据规约则通过降维或采样来减少数据复杂性。 这本书深入探讨了数据挖掘的核心概念和技术，对于理解如何从数据中提取知识、构建数据仓库系统以及优化数据分析过程具有重要价值。同时，它也强调了数据预处理的重要性，为后续的数据挖掘工作打下坚实基础。通过学习这些内容，读者可以掌握数据挖掘的基础知识，进一步提升数据分析和决策支持能力。