数据挖掘：概念与技术 - 韩家炜译版概览

"Data Mining: Concepts and Techniques 簡體中文翻譯本" 本书"Data Mining: Concepts and Techniques"是J. Han和M. Kamber的经典著作，专注于数据挖掘领域的理论与实践。这本书的简体中文版为学习者提供了方便，特别是对数据库有兴趣的读者。2000年的出版使得这一资源对于了解早期数据挖掘技术具有重要价值。 数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中发现有价值信息的过程，它的重要性在于能够帮助企业和组织从日常运营中提取知识，做出更明智的决策。数据挖掘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。 数据挖掘的功能多样，包括： 1. 概念/类描述：找出数据集中对象的共同特征和差异。 2. 关联分析：揭示不同属性之间频繁的联合出现模式，如购物篮分析。 3. 分类和预测：通过构建模型预测未知数据的类别或数值。 4. 聚类分析：将相似对象归为一类，揭示数据的自然群体结构。 5. 局外者分析：识别与群体行为显著不同的数据点，可能是异常值或关键信息。 6. 演变分析：研究数据随时间的变化趋势。 并非所有模式都对业务有用，因此数据挖掘系统需要能够筛选出真正有趣和有用的模式。根据系统的目标和应用场景，数据挖掘可以分为不同的类别，例如知识发现系统、预测系统等。数据挖掘面临的主要问题包括数据质量、数据规模、处理效率以及如何评估和解释发现的模式。 数据仓库是数据挖掘的重要基础，它们是为分析和决策支持设计的独立存储系统。数据仓库与操作数据库的区别在于其专门针对分析查询优化，采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式。OLAP（在线分析处理）技术用于快速分析多维数据，支持切片、 dice、钻取等操作。数据仓库的系统结构通常包括三层：前端工具、OLAP服务器和数据存储层，其中OLAP服务器有ROLAP（关系型OLAP）、MOLAP（多维OLAP）和HOLAP（混合OLAP）等不同类型。 在进行数据挖掘之前，数据预处理是必不可少的步骤，因为原始数据可能存在噪声、不一致性和缺失值等问题。预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，这些步骤旨在提高数据质量，使后续的挖掘过程更加有效。 "Data Mining: Concepts and Techniques"涵盖了数据挖掘的基本概念、数据仓库与OLAP技术以及数据预处理的关键环节，为理解并实施数据挖掘提供了全面的指导。通过深入阅读和学习，读者可以掌握数据挖掘的核心技术和方法，提升在大数据时代的信息洞察力。