数据挖掘经典：《数据挖掘概念与技术》韩家炜解析

"《数据挖掘概念与技术》是韩家炜教授的一本经典教材，主要讲解数据挖掘的基础理论和方法。这本书以pdf电子书的形式提供，适合对数据挖掘感兴趣的读者学习。" 本书深入探讨了数据挖掘的重要性和相关概念。在第一章中，作者引出了数据挖掘的动机和价值，指出它在大数据分析中的核心地位。数据挖掘不仅可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统中应用，还能揭示各种模式，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。作者强调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，同时讨论了数据挖掘面临的主要挑战。 第二章则聚焦于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是一个用于决策支持的集成数据库，区别于操作型数据库，它提供了一个集中、历史的视角来分析数据。作者详细介绍了数据仓库的多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，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，以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的优缺点，以及实现数据仓库时的效率优化方法。 第三章数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，因为原始数据往往存在噪声、不一致性和缺失值等问题。预处理包括数据清洗、数据转换和数据规约，这些步骤旨在提高数据质量，使后续的数据挖掘任务更为有效。 《数据挖掘概念与技术》全面地介绍了数据挖掘的基础知识，包括其背景、目的、应用领域、挖掘模式、数据仓库与OLAP技术，以及数据预处理的必要性。这本书对于理解数据挖掘的原理和实践有着极高的参考价值，无论是初学者还是经验丰富的专业人士都能从中受益。通过学习，读者将能够掌握如何从海量数据中发现有价值的洞察，为决策制定提供有力支持。