数据挖掘：概念与技术概览

"《数据挖掘》(中文版)是一本介绍数据库知识发现的入门书籍，由韩家炜著，书中涵盖了数据挖掘的基本概念和技术，特别关注在大型数据库中寻找有趣模式的过程。书中讨论了不同类型的数据库，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统，并介绍了数据挖掘的各种功能，包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。此外，还探讨了如何评估模式的兴趣度以及数据挖掘系统的分类和主要问题。书中的章节还深入讨论了数据仓库和OLAP技术在数据挖掘中的作用，以及数据预处理的重要性。" 在第一章中，作者首先提出了数据挖掘的动机及其重要性，指出数据挖掘是在大量数据中寻找有价值信息的过程。接着，书中详细解释了数据挖掘可以在不同类型的数据上进行，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。数据挖掘的功能部分详细介绍了各种模式挖掘技术，如概念描述用于揭示数据的特征，关联分析用于发现项集之间的频繁模式，分类和预测则用于构建预测模型，聚类分析用于将数据分组，局外者分析识别异常值，而演变分析则关注数据随时间的变化。 第二章重点讲述了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是一个专门设计用于分析查询的系统，与操作数据库有显著区别。多维数据模型是数据仓库的核心，包括星形、雪花和事实星座模式。OLAP技术允许用户通过多维视角分析数据，如钻取、切片、切块和旋转。书中还讨论了数据仓库的系统结构，包括三层架构，以及OLAP服务器的不同类型：ROLAP、MOLAP和HOLAP。最后，章节结尾指出数据仓库是数据挖掘的重要基础，OLAP可进一步扩展到OLAP挖掘。 第三章涉及数据预处理，这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、转换和规范化才能进行有效的分析。预处理包括处理缺失值、异常值、噪声和不一致性，以及数据规范化和归一化。此外，预处理还包括特征选择，以减少无关或冗余信息，提高挖掘效率和模型准确性。 《数据挖掘》这本书旨在提供一个全面的介绍，帮助读者理解数据挖掘的概念、技术及其在实际应用中的重要性，同时强调了数据仓库和数据预处理在知识发现过程中的核心地位。