数据挖掘：概念、技术与挑战

"数据挖掘资料，包括数据挖掘的概念和技术，数据仓库及OLAP技术的介绍，以及数据预处理的重要性" 本文档主要介绍了数据挖掘领域的基础知识，由著名学者韩家炜和M. Kamber合著的《Data Mining: Concepts and Techniques》的部分内容。首先，它阐述了数据挖掘的基本概念，指出数据挖掘是一个新兴且具有挑战性的领域，尚未在中国产生突破性的成果，可能是由于受到了传统思维框架的限制。接着，文档详细讨论了数据挖掘的各个方面： 1. 数据挖掘是在不同类型的数据库上进行的，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。这些不同的数据源为数据挖掘提供了丰富的环境。 2. 数据挖掘的功能包括： - 概念/类描述：揭示数据的特征和差异。 - 关联分析：发现变量间的关联规则。 - 分类和预测：构建模型预测未知数据的类别或数值。 - 聚类分析：根据相似性将数据分成不同的组。 - 局外者分析：识别与其他数据显著不同的样本。 - 演变分析：研究数据随时间的变化趋势。 3. 文档还讨论了并非所有模式都对业务有意义，数据挖掘的目标是找到有价值的、有趣的模式，并非简单的模式挖掘。 4. 数据挖掘系统分类、主要问题和数据挖掘过程中的挑战也进行了概述，包括数据质量、噪声、异常值等问题。 接下来，文档深入到数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是为决策支持设计的，区别于操作型数据库，其目的是提供历史的、一致的、集成的数据视图。文档详细介绍了数据仓库的系统结构，包括多维数据模型（如星形、雪花和事实星座模式）、度量、分层以及OLAP操作。此外，还讨论了数据仓库的实现技术，如数据立方体的高效计算、OLAP数据的索引、查询优化和元数据存储。 最后，文档提到了数据预处理的重要性，这是数据挖掘流程的关键步骤，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换和规范化等，确保输入到挖掘算法的数据质量。 这份资料为读者提供了全面的数据挖掘基础，涵盖了从理论到实践的多个层面，对于想要了解和学习数据挖掘的初学者和专业人士都是非常宝贵的资源。通过深入理解和掌握这些知识，可以更好地发掘隐藏在大数据中的价值，推动数据分析技术的发展。