韩家炜著作：数据挖掘概念与技术详解

《数据挖掘：概念与技术》是作者韩家炜于2000年出版的一本中文版专著，该书深入浅出地阐述了数据挖掘这一关键领域的基础概念和技术。本书旨在帮助读者理解数据挖掘的起源、重要性及其适用场景，以及各种常见的挖掘方法。 首先，第一章"引言"探讨了数据挖掘的驱动力和其在现代社会中的价值。它指出数据挖掘的兴起源于对大量数据中潜在模式和知识的探索，这些模式可以用于商业决策、市场分析等多个领域。作者强调数据挖掘可以在多种数据类型上进行，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等，展示了数据挖掘广泛的应用范围。 书中列举了数据挖掘的主要功能，如概念/类描述（特征识别和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析，强调了每种方法在揭示数据背后规律方面的独特作用。同时，作者质疑是否所有的模式都值得挖掘，引导读者思考挖掘目标的合理性。 接下来，第二章着重介绍数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的角色。数据仓库作为一种专门设计用于支持决策支持系统的技术，通过与操作型数据库的区别，解释了为什么需要独立的数据仓库来存放和管理海量历史数据。作者详细讲解了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及度量的分类和计算。此外，还讨论了OLAP操作和查询模型，以及数据仓库的系统结构和实现细节。 第三章"数据预处理"的重要性被强调，因为预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，它涉及数据清洗、集成、转换和规约，以提高数据的质量和可用性，以便后续的挖掘工作能准确有效地进行。 全书围绕数据挖掘的核心概念和技术展开，为读者提供了一个全面且实用的框架，从数据源选择、数据处理到挖掘方法，帮助读者掌握如何从大量数据中提取有价值的信息。通过阅读这本书，读者不仅能了解数据挖掘的基本原理，还能掌握实际操作中的关键技术和工具。