数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"《数据挖掘：概念与技术》是数据挖掘领域的经典著作，由韩家炜等人撰写，书中详细介绍了数据挖掘的基本概念和技术。本书适合初学者阅读，旨在帮助读者建立起对数据挖掘的全面理解。 在第一章中，作者引出数据挖掘的重要性，并定义了数据挖掘的概念。他们指出，数据挖掘是在各种类型的数据上进行的操作，如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。同时，书中也讨论了并非所有模式都具有实际意义的问题，以及数据挖掘系统的一般分类和主要挑战。 第二章深入讲解了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为决策支持而设计的非易失性、集成的、受限访问的数据集合，与操作型数据库有显著区别。多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，是数据仓库中的常见结构，用于表示复杂的业务数据。OLAP技术则允许用户从不同角度快速分析数据。此外，书中还讨论了数据仓库的系统架构，包括设计步骤、三层结构以及不同的OLAP服务器类型（ROLAP、MOLAP、HOLAP），并提到了数据仓库实现中的关键技术和优化策略。 第三章探讨了数据预处理的必要性，这是数据挖掘过程中的重要步骤，包括数据清洗、集成、转换和规范化等，以确保输入数据的质量和适用性。这一章节强调了预处理对于挖掘有效模式和知识的重要性。 《数据挖掘：概念与技术》全面覆盖了数据挖掘的基础知识，从数据源、挖掘功能、数据仓库设计到数据预处理，为读者提供了坚实的学习基础，是入门数据挖掘领域的一本理想教材。"