数据挖掘经典:《数据挖掘:概念与技术》概览
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更新于2024-07-25
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"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。
2021-07-14 上传
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zhangxin0831
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