数据挖掘入门：概念、技术与数据仓库

"数据挖掘:概念与技术" 本书深入浅出地介绍了数据挖掘这一领域，旨在引导读者理解数据挖掘的本质和数据库中的知识发现过程。作者韩家炜和M. Kamber结合了数据库的角度，阐述了数据挖掘的基本概念和技术，特别关注在大规模数据集上发掘有价值模式的实用方法。 在第一章“引言”中，作者首先提出了数据挖掘的重要性及其激发因素，解释了数据挖掘是指在大量数据中寻找规律的过程。他们区分了数据挖掘可以在不同类型的数据上进行，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。接着，书中详细介绍了数据挖掘的各种功能，如概念/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。同时，书中也探讨了并非所有模式都具有实际意义，并对数据挖掘系统的分类进行了概述，最后讨论了数据挖掘面临的主要挑战。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”详细解析了数据仓库的概念，强调了它与操作数据库系统的区别，以及建立独立数据仓库的原因。书中介绍了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及度量、概念分层和OLAP（在线分析处理）操作。此外，还讨论了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构，以及ROLAP、MOLAP、HOLAP的不同特性。章节末尾，作者探讨了数据仓库实现的技术，如数据立方体的计算优化、索引、查询处理和元数据存储，并展望了数据仓库技术的未来发展。 第三章“数据预处理”强调了在数据挖掘前进行数据清洗和转换的必要性，因为原始数据往往包含噪声、不一致性和缺失值。预处理阶段包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约，这些都是确保后续挖掘过程有效性和准确性的关键步骤。 通过这些章节，读者将能够理解数据挖掘的基本概念，掌握数据仓库和OLAP技术的运用，以及如何通过预处理来优化数据挖掘的过程。这本书是学习数据挖掘领域的宝贵参考资料，适合对大数据分析和知识发现感兴趣的初学者和专业人士。