数据挖掘概念与技术详解：答案解析

《数据挖掘：概念与技术》第二版是一本由韩家炜和Micheline Kamber合著的经典教材，由University of Illinois at Urbana-Champaign出版，于2006年由Morgan Kaufmann出版社发行。该书主要探讨了数据挖掘的基本概念、技术方法以及实际应用，适用于学习者深入理解数据挖掘领域的核心原理。 在本书中，作者将复杂的数据挖掘过程分解成多个章节，涵盖了数据预处理、数据仓库与OLAP技术概述、数据立方体计算和数据概括、频繁模式、关联规则和相关性分析、分类与预测、聚类分析、流数据、时间序列和序列数据分析、图挖掘、社交网络分析以及多关系数据挖掘等多个关键领域。每个章节不仅提供了理论知识，还配以大量练习题（标注为Exercises），旨在帮助读者通过实践巩固理论知识并提升技能。 第一章“Introduction”引导读者进入数据挖掘的世界，探讨其定义，并要求读者思考数据挖掘涉及的问题，如它是否涉及哪些类型的数据处理、其目标是什么，以及它如何应用于现实生活中的商业智能和决策支持系统。 在第二章“Data Preprocessing”，作者详细讲解了数据清洗、数据转换和数据集成等基础步骤，这些都是挖掘高质量信息前必不可少的准备。 第三章“Data Warehouse and OLAP Technology: An Overview”则介绍了数据仓库和联机分析处理（OLAP）工具，这些是数据挖掘项目中的基础设施，对于理解和构建大规模数据处理环境至关重要。 第四章至第十章分别深入讨论了各种数据挖掘技术，如频繁模式挖掘、关联规则发现、分类和预测模型、聚类分析、时序数据处理、社交网络分析以及多元媒体、文本和Web数据挖掘。每章都通过实例演示了如何运用这些方法解决实际问题。 最后一章“Applications and Trends in Data Mining”总结了数据挖掘的应用趋势和未来发展方向，强调了数据挖掘在当今大数据时代的战略地位。 整体而言，《数据挖掘：概念与技术》第二版提供了一个全面且深入的数据挖掘学习框架，适合对数据挖掘有兴趣的专业人士和学生使用，无论是理论学习还是实践操作，都能从中获益匪浅。由于版权原因，书中提供的答案仅供教学参考，不可随意复制或分发。