数据挖掘：概念与技术 - 韩家炜经典教材解读

"数据挖掘 韩家炜" 《数据挖掘 韩家炜》是关于数据挖掘领域的一本经典教材，由中国著名的数据挖掘专家韩家炜撰写。这本书全面介绍了数据挖掘的概念和技术，并且深入讨论了相关的重要概念，如数据挖掘的动机、数据类型、挖掘模式、数据仓库和OLAP技术以及数据预处理等。 首先，书中提到数据挖掘的兴起是因为在海量数据中发现有价值信息的需求日益增长。数据挖掘被定义为从大型数据集中提取未知的、有用的、可理解的模式或知识的过程。它可以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。 数据挖掘的功能涵盖了多个方面，包括概念/类描述（特征和区分）、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。这些模式有助于理解数据集中的内在规律和异常情况。然而，并非所有模式都是有趣的，因此数据挖掘系统需要有选择地识别和报告那些对业务有意义的模式。 接着，书中详细阐述了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为决策支持设计的非易失性、集成的、面向主题的历史数据集合。与操作型数据库不同，数据仓库主要用于分析而非日常交易。数据仓库通常采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座结构，以便于进行多角度的分析。OLAP操作如切片、 dice、钻取和旋转等则支持用户从不同视角探索数据。 数据仓库的系统结构通常分为三层：数据源、数据仓库服务器和前端工具。OLAP服务器类型有ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合OLAP），它们各有优缺点。数据仓库的实现涉及数据立方体的有效计算、索引、OLAP查询处理和元数据管理。 此外，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、数据集成、数据转换和数据规约等，目的是提高数据质量，使后续的数据挖掘任务更有效。 总而言之，《数据挖掘 韩家炜》是一本全面介绍数据挖掘基础理论与实践的书籍，不仅探讨了数据挖掘的基本概念，还深入讲解了与之相关的数据仓库和OLAP技术，对于想要深入理解和应用数据挖掘技术的读者来说，是一本不可或缺的参考资料。