数据挖掘：概念、技术详解与OLAP应用

"《数据挖掘：概念与技术》是由韩家炜编著的一部经典著作，针对数据挖掘领域的理论与实践进行了深入剖析。本书旨在为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员、开发人员和用户提供全面的理解，适用于数据分析、数据挖掘和知识发现的教学或自学。 该书首先在第一章引言部分，介绍了数据挖掘的概念和重要性，阐述了数据挖掘的目标，包括挖掘数据中的概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析等不同类型的模式。作者强调并非所有模式都有实际价值，需要根据业务需求进行筛选。随后，章节讨论了数据挖掘系统的分类，如基于规则、基于机器学习的方法，以及面临的挑战。 第二章深入探讨了数据仓库及其在数据挖掘中的OLAP（在线分析处理）技术。这部分讲解了数据仓库的定义，强调了其与操作型数据库的区别，特别是对于高效处理历史数据和支持多维数据分析的重要性。书中详细解释了星形、雪花和事实星座等多维数据库模式，以及OLAP操作和查询模型。此外，还介绍了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、层次结构和不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 第三章聚焦于数据预处理，这是数据挖掘过程中的关键环节。预处理涉及清洗、整合、转换和规范化数据，以提高挖掘质量，减少噪声和冗余。作者解释了为何预处理必不可少，以及如何通过各种技术如数据清洗、数据集成和特征选择来优化数据。 全书的更新和扩展内容还包括对网络挖掘、复杂数据类型处理以及典型应用领域的介绍，确保读者能够紧跟最新研究动态。《数据挖掘：概念与技术》是一本综合性的指南，不仅适合高级本科生和研究生的学习，也是专业人员的实用参考书。"