韩家伟《数据挖掘：概念与技术》深度解析

《数据挖掘：概念与技术》是由韩家伟编著的一本经典著作，专为理解数据挖掘的基础概念和技术提供详尽指导。本书的核心内容围绕数据挖掘这一主题展开，深入探讨了数据挖掘的起源、重要性以及它在不同类型的数据库中的应用。 首先，作者在第一章“引言”中阐述了数据挖掘的背景，指出数据挖掘是由于大量数据的积累和信息技术的发展而产生的，它对于决策支持、商业智能等领域至关重要。章节详细解释了数据挖掘的定义，包括挖掘潜在的、有用的信息模式，如概念描述、关联规则、分类预测、聚类分析等。作者强调并非所有模式都具有实际价值，需要根据业务需求进行筛选。 第二章聚焦于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的角色。数据仓库被定义为专门用于支持决策分析的系统，它与操作数据库系统有明显区别。作者通过对比分析，解释了为何需要独立的数据仓库，并介绍了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，以及度量的分类和计算。此外，还讲解了OLAP操作和查询模型，以及数据仓库的系统结构，包括三层结构和不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 第三章深入讨论数据预处理的重要性。预处理阶段是数据挖掘流程中的关键环节，因为原始数据可能存在噪声、缺失值或不一致性等问题，需要清洗、转换和集成，以便后续的模式识别和分析。这一章将详细探讨预处理的方法和技术，确保数据的质量和适用性。 全书通过实例和练习帮助读者掌握数据挖掘的基本概念和实践技巧，适合数据分析师、数据科学家和对大数据感兴趣的读者阅读。无论是对于初学者还是专业人士，这都是一本不可多得的数据挖掘入门和参考书籍。