数据挖掘经典：《数据挖掘：概念与技术》概览

"这是一本关于数据挖掘的经典书籍，由韩家炜等著，名为《数据挖掘：概念与技术》。书中详细介绍了数据挖掘的基础知识，包括数据挖掘的重要性、定义、挖掘的对象以及各种挖掘功能，如分类、预测、聚类等。此外，还深入探讨了数据仓库和OLAP技术在数据挖掘中的作用，以及数据预处理的必要性。" 在数据挖掘领域，本书首先介绍了引发数据挖掘兴趣的原因及其重要性。数据挖掘是对大量数据进行分析以发现有价值的、未知的、可理解的模式的过程。书中阐述了数据挖掘不仅应用于关系数据库，还涉及数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统，展示了其广泛的应用场景。 在数据挖掘功能部分，作者提到了几个主要类型：概念/类描述用于概括数据特征；关联分析寻找项集之间的频繁模式；分类和预测通过学习模型来对未知数据进行预测；聚类分析将相似数据归为一类；局外者分析识别异常或离群值；而演变分析则关注数据随时间的变化趋势。这些功能为不同领域的数据分析提供了多样化的工具。 接着，书中详细讨论了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术。数据仓库是专为决策支持设计的集成化、非易变的数据集合，与操作数据库有着本质区别。多维数据模型如星形、雪花和事实星座模式，以及度量、分层和OLAP操作，都为高效的数据分析提供了基础。书中还对比了不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的优缺点，并介绍了数据仓库的设计、实施及优化策略。 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，包括数据清洗、集成、转换和规约，旨在提高数据质量，减少噪声和不一致性，使数据更适合挖掘算法的处理。这一阶段对于确保挖掘结果的准确性和可靠性至关重要。 《数据挖掘：概念与技术》全面覆盖了数据挖掘的基本概念和技术，是理解和实践数据挖掘的宝贵参考资料。通过深入阅读和学习，读者能够掌握数据挖掘的核心知识，并能应用于实际的数据分析项目中。