数据挖掘入门经典：概念、技术与数据仓库详解

《数据挖掘：概念与技术》是韩家炜编著的一本经典著作，专为初学者和深入研究者提供了一个全面理解数据挖掘的入门指南。该书于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版，对数据挖掘的概念、技术和实践进行了深入解析。 首先，作者在第一章引言部分阐述了数据挖掘的起源和重要性，强调了在大数据时代，通过对海量数据的深入分析，挖掘出有价值的信息模式（如概念描述、关联规则、分类预测、聚类分析等）对企业决策支持和个人生活的影响。章节详细介绍了数据挖掘可能应用的不同数据源，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，展示了数据挖掘的广泛适用性。 在第二章，作者深入探讨了数据仓库及其与操作数据库系统的关系。数据仓库作为数据挖掘的重要前置环节，通过建立多维数据模型，如星形、雪花和事实星座，来存储和组织复杂的数据。这一章详细讲解了OLAP（在线分析处理）技术，用于高效地进行数据分析和可视化，以及数据仓库的系统结构，如三层架构（数据源、中间层和前端分析工具）和不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 第三章着重于数据预处理，解释了为什么在挖掘过程之前需要清洗、整合和转换原始数据，以提高数据质量和挖掘结果的准确性。预处理包括处理缺失值、异常值、重复值，以及数据标准化和归一化等步骤。 接下来的章节可能会深入讲解数据挖掘的具体算法和技术，如Apriori算法用于关联规则学习，决策树和随机森林用于分类和预测，K-means或DBSCAN用于聚类分析，以及时间序列分析和序列模式挖掘。同时，书中会涉及数据挖掘系统的构建，如何选择合适的挖掘工具，并讨论数据挖掘在实际场景中的应用案例。 《数据挖掘：概念与技术》是一本涵盖理论与实践的教材，适合数据科学、机器学习、商业智能等领域专业人士使用，对于理解和掌握数据挖掘的基础知识和技术具有极高的价值。通过阅读这本书，读者不仅可以理解数据挖掘的基本概念，还能了解到如何将其应用于实际问题解决中。