数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘_概念与技术" 数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现有价值信息的学科。这本书深入探讨了这一领域的核心概念和技术。作者韩家炜与J.Han和M.Kamber合著的《Data Mining: Concepts and Techniques》是理解数据挖掘的重要参考资料。 在第一章中，作者介绍了数据挖掘的起源、重要性以及定义。数据挖掘是在大量数据上进行的，这些数据可以是关系数据库、数据仓库、事务数据库甚至是高级数据库系统。数据挖掘的主要目标是揭示不同类型的模式，包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。值得注意的是，并非所有模式都具有实际意义，因此在数据挖掘过程中，识别有趣且有用的模式至关重要。数据挖掘系统可以根据其功能和方法进行分类，而数据挖掘面临的主要问题包括数据的质量、规模、复杂性和隐私保护。 第二章详细阐述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、非易失且时间不变的数据集合，区别于操作数据库。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，它们支持复杂的OLAP操作，如切片、 dice、钻取和旋转。数据仓库的系统结构通常包括三层：前端工具、OLAP服务器和数据存储。不同的OLAP服务器类型，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。 第三章讨论了数据预处理，这是数据挖掘流程的关键步骤。预处理包括数据清洗、集成、转换和规范化，以确保数据质量并为后续的分析做好准备。预处理对于处理缺失值、异常值、不一致性以及解决数据格式问题至关重要。 这本书涵盖了数据挖掘的基本概念、数据仓库的设计与实现以及预处理技术，是学习数据挖掘的全面指南。通过深入理解这些内容，读者能够掌握如何从海量数据中提取有价值信息，从而支持业务决策和洞察力生成。