数据挖掘：概念、技术与数据仓库详解

"《数据挖掘：概念与技术》是一本介绍数据挖掘基础理论和技术的专业书籍，由韩家炜所著，于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。本书旨在帮助学习者理解和掌握数据挖掘这一领域的重要性和应用，特别是针对那些在实际工作中需要处理大量数据的人员。 第一部分，第一章"引言"，主要阐述了数据挖掘的起源及其重要性。作者解释了数据挖掘为何在当今信息化社会中变得不可或缺，因为它能从海量数据中提取有价值的信息，如概念描述（特征和区分）、关联分析、分类预测、聚类分析等，这些模式有助于企业决策、市场分析和客户行为理解。作者还讨论了数据挖掘适用的数据源，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统，强调并非所有模式都同等重要，需要根据业务需求选择挖掘目标。 第二章"数据仓库和数据挖掘的OLAP技术"深入探讨了数据仓库的概念，它与操作数据库的区别以及为何需要独立的数据仓库。章节中详细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（在线分析处理）操作在数据仓库中的应用，包括查询模型和系统结构，如三层数据仓库结构，以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）的比较。 第三章"数据预处理"强调了数据挖掘前预处理的必要性，因为原始数据可能存在噪声、缺失值或不一致性，预处理阶段包括数据清洗、集成、转换和规约，这些都是为了提高后续挖掘任务的准确性和效率。 通过这些章节，读者不仅可以了解数据挖掘的基本概念，还能学习到如何构建和管理数据仓库，以及如何有效地执行数据预处理。整本书不仅适合初学者入门，也对数据分析师、数据科学家和DBA等专业人士提供了深入的学习资料。" 该书适合那些希望提升数据处理能力，探索大数据价值的专业人士，通过阅读和实践，读者将掌握数据挖掘的核心技术和工具，以便在实际项目中发挥其价值。