数据挖掘入门：概念、技术与应用

"数据挖掘:概念与技术" 是一本由韩家炜编著的书籍，主要探讨了数据挖掘领域的核心概念和技术。这本书是基于J.Han和M.Kamber的著作"Data Mining: Concepts and Techniques"的中文版，由Morgan Kaufmann在2000年出版。 数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到从海量数据中发现有价值的知识和模式。书中的第一章引言部分介绍了数据挖掘的重要性，阐述了数据挖掘是什么，以及它可以在哪些类型的数据上进行，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。此外，书中还讨论了数据挖掘的各种功能，如概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。同时，书中指出并非所有模式都是有用的，并对数据挖掘系统进行了分类，指出了数据挖掘面临的主要问题。 第二章深入讨论了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的作用。数据仓库是用于数据分析的集成化信息存储，区别于操作数据库，它的设计目的是支持决策制定。书中详细解释了数据仓库的概念、多维数据模型（如星形、雪花和事实星座模式）、度量及其计算、概念分层，以及OLAP操作。此外，还介绍了数据仓库的系统结构，包括三层架构，以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较，同时讨论了数据仓库的实现方法和优化技术。 第三章数据预处理是数据挖掘过程中的关键步骤，因为原始数据往往需要经过清洗、转换和规约等处理，才能确保数据挖掘结果的准确性和有效性。这一章将介绍预处理的重要性，可能遇到的问题，以及预处理的具体技术，如数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据规范化等。 本书全面覆盖了数据挖掘的基本概念、技术及其应用，对于理解数据挖掘的理论基础和实践应用具有很高的价值。通过学习，读者能够掌握数据挖掘的核心理念，以及如何在实际场景中运用这些技术来揭示隐藏在大数据中的知识和洞察。