韩家伟《数据挖掘：概念与技术》详解——挖掘关键模式与技术

《韩家伟-数据挖掘概念与技术》是一本由韩家伟教授撰写的关于数据挖掘领域的权威著作，它旨在为学习者提供深入理解数据挖掘基础理论和实践方法的指南。本书于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版，内容涵盖了数据挖掘的基本概念、技术以及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起源及其重要性，指出数据挖掘是通过分析大量数据来发现潜在规律和有价值的信息的过程，这在当今大数据时代尤为重要。书中详述了数据挖掘可能挖掘的模式类型，包括概念/类描述（特征识别和区分）、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析等，强调并不是所有模式都具有实际价值，需要根据业务需求进行筛选。 第二章深入探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库被定义为专门用于支持决策分析的系统，与操作型数据库的区别在于其结构和设计目的。作者解释了多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以及度量的分类和计算。此外，还介绍了OLAP操作和查询模型，以及数据仓库的系统架构，包括三层结构和不同类型的OLAP服务器（如ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 第三章讨论了数据预处理的重要性，这是数据挖掘流程中的关键环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以确保数据的质量和适用性。这一部分阐述了为何预处理必不可少，以及如何通过有效的数据处理提高挖掘结果的准确性。 整本书不仅涵盖了理论知识，还提供了实例和习题，帮助读者逐步掌握数据挖掘的技术和方法。对于想要进入或深入数据挖掘领域的人来说，这是一本不可或缺的学习资料，无论是对初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中收获实用的知识和洞见。