数据挖掘入门：韩家炜《数据挖掘：概念与技术》概览

"数据挖掘概念与技术.pdf" 本书是由韩家伟编著的《数据挖掘：概念与技术》，是关于数据挖掘领域的经典著作。书中详细介绍了数据挖掘的基础知识和技术，包括数据挖掘的重要性和定义，以及它在不同类型数据上的应用。书中还探讨了数据挖掘的不同功能，如概念描述、关联分析、分类预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，并讨论了模式的有趣性以及数据挖掘系统的分类。 在第一章中，作者首先提出了数据挖掘的动机和其重要性，特别是在处理大量数据时发现有价值信息的角色。接着，书中阐述了数据挖掘可以应用于的关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用。数据挖掘的功能被分为六类，每一种都详细解释了其目的和作用。例如，关联分析用于发现项集之间的频繁模式，而分类和预测则是为了构建预测模型。章节末尾，作者讨论了数据挖掘系统的基本架构和主要挑战。 第二章侧重于数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术。数据仓库是一个用于决策支持的集成化、非易失性数据集合，区别于操作数据库系统。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。本章还探讨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）的比较。此外，数据仓库的实现细节，如有效计算、索引、查询处理和元数据存储也进行了讲解。 第三章讨论了数据预处理，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、转换和规范化才能适用于挖掘任务。预处理涵盖了缺失值处理、异常值检测、数据规范化、数据集成和数据变换等多个方面，这些步骤对于提高挖掘结果的质量至关重要。 这本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和技术，对于想要了解或从事数据挖掘工作的读者来说是一份宝贵的参考资料。通过阅读，读者将能够理解数据挖掘的核心原理，掌握数据仓库和OLAP的基本知识，以及如何准备数据以进行有效的挖掘。