数据挖掘入门：概念、技术与挑战

"《数据挖掘——概念与技术》是一本由韩家炜和M. Kamber合著的书籍，详细介绍了数据挖掘的基础概念和技术。书中从数据库的角度出发，阐述了数据挖掘在大型数据集中的作用，特别是对于发现有趣数据模式的重要性。书中探讨了数据挖掘系统的一般架构，涉及的关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统等多个数据源，以及各种可挖掘的模式，如概念描述、关联规则、分类、聚类、局外者分析和演变分析。此外，书中还讨论了数据挖掘的挑战和系统的主要问题。" 在第一章中，作者引出数据挖掘的起源和重要性，解释了数据挖掘的定义，强调它是在不同类型的数据上进行的，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。接着，书中列举了数据挖掘的功能，如寻找模式的多样性，如分类和预测、关联规则学习等。作者指出并非所有模式都具有实际价值，并介绍了数据挖掘系统的分类，以及面临的主要问题。 第二章深入讨论了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是数据挖掘的重要背景，区别于操作数据库，用于支持决策分析。多维数据模型被介绍，包括星形、雪花和事实星座模式，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、设计步骤、不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）以及实现方法，如数据立方体的有效计算和元数据存储。 第三章关注数据预处理，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，以提高挖掘的质量和效率。预处理包括处理缺失值、异常值、噪声数据，以及数据集成和数据规范化等。 这本书提供了对数据挖掘全面且深入的理解，从基础概念到实际应用，为读者构建了扎实的知识框架，适合对数据挖掘感兴趣的初学者和专业人士阅读。通过学习，读者不仅可以理解数据挖掘的核心原理，还能掌握如何在不同类型的数据库系统中实施数据挖掘，以及如何利用数据仓库和OLAP技术进行有效分析。