数据挖掘基础：概念与技术探索

"数据挖掘.pdf" 本文档是关于数据挖掘的基础教程，由韩家炜等作者撰写，源自《Data Mining: Concepts and Techniques》一书。该书涵盖了数据挖掘的各个方面，是初学者入门的理想资料。文档以清晰的扫描版pdf格式提供，旨在供学习使用。 首先，数据挖掘是探索大量数据以发现有价值信息的过程。它的重要性在于，随着大数据的爆炸性增长，数据挖掘可以帮助企业、科研机构等从海量数据中提取知识，支持决策制定。数据挖掘可在多种类型的数据上进行，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和应用。 数据挖掘的功能多样，包括但不限于以下几种模式的发现： 1. 概念/类描述：识别数据集中的主要特征和差异。 2. 关联分析：找出不同属性之间的频繁模式或关联规则。 3. 分类和预测：构建模型以对未知数据进行分类或预测。 4. 聚类分析：将数据分为相似的组或类别。 5. 局外者分析：识别数据集中异常或离群的实例。 6. 演变分析：研究数据随时间的变化趋势。 并非所有模式都是有用的，数据挖掘的目标是找到有趣、有意义且可解释的模式。数据挖掘系统通常根据其功能和应用场景进行分类，如分类系统、关联规则系统等。数据挖掘过程中面临的主要问题包括数据质量、数据规模、计算复杂性以及模式评估等。 接下来，文档详细讨论了数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是用于决策支持的集成、非易失性、历史数据集合，与操作数据库系统有显著区别。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，是数据仓库常用的结构。OLAP操作，如切片、dice、钻取和旋转，用于在多维数据上进行快速分析。 数据仓库的系统结构通常分为三层，包括前端工具、OLAP服务器和数据仓库。OLAP服务器有不同的实现方式，如ROLAP、MOLAP和HOLAP，各有优缺点。数据仓库的实现涉及到数据立方体的优化、索引、查询处理和元数据管理。 最后，数据预处理是数据挖掘的关键步骤，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、数据转换、数据规约等，目的是提高数据质量和挖掘效率。 这份文档深入浅出地介绍了数据挖掘的基础知识，包括其概念、技术、数据仓库的构建以及数据预处理的必要性，为学习者提供了全面的理论基础和实践指导。