数据挖掘入门：韩家伟《数据挖掘概念与技术》概览

"《数据挖掘概念与技术》是韩家伟教授关于数据挖掘领域的经典著作，书中深入探讨了数据挖掘的基本概念和技术。这本书还涵盖了数据仓库和OLAP技术，以及数据预处理的重要步骤。" 在第一章中，作者韩家伟介绍了数据挖掘的起源和重要性，指出它在大数据分析中的核心地位。数据挖掘被定义为从大量数据中发现有价值信息的过程。书中详细讲解了数据挖掘可以在不同类型的数据上进行，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。此外，还阐述了数据挖掘的各种功能，如概念描述、关联分析、分类预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。讨论了模式的有趣性及其在实际应用中的价值，并对数据挖掘系统进行了分类，同时提出了数据挖掘面临的主要问题。 第二章主要围绕数据仓库和OLAP技术展开，解释了数据仓库的概念，强调其与操作数据库系统的区别。数据仓库用于支持决策制定，提供历史数据视图。作者介绍了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座等模式，以及度量的分类和计算。接着，讨论了数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层结构（即源系统、数据仓库服务器和前端工具），以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）的特点。此外，还涉及了数据仓库的实现技术，如有效计算、索引、OLAP查询处理和元数据存储。 第三章数据预处理部分，强调了在数据挖掘前对原始数据进行清洗、转换和整合的必要性，因为未经处理的数据往往存在噪声、不一致性和缺失值等问题。预处理阶段包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，这些步骤对于提高数据挖掘结果的质量至关重要。 《数据挖掘概念与技术》详细阐述了数据挖掘的基本概念，数据仓库和OLAP技术的应用，以及数据预处理的方法，为读者提供了全面理解和实践数据挖掘的基础知识。本书适合对数据挖掘感兴趣的学者和从业者阅读，有助于他们在数据分析领域深化理解和提升技能。