数据挖掘理论入门：概念、技术与数据仓库

"《数据挖掘理论基础》是一本专为从事商业智能（BI）行业人员设计的入门教材，由韩家炜所著，J.Han和M.Kamber合作编撰，于2000年由Morgan Kaufmann出版社出版。本书深入讲解了数据挖掘的基本概念和技术，帮助读者理解数据挖掘在不同类型数据中的应用以及其核心功能。 第一章首先介绍数据挖掘的背景和重要性，阐述了数据挖掘的概念，包括挖掘的数据来源如关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统等，强调了挖掘的多种模式类型，如概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。作者提醒，虽然所有模式都可能有价值，但并非所有都具有实际意义，需要根据业务需求筛选。 章节二详细探讨了数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘中的关键作用。数据仓库作为独立的数据存储库，用于支持决策支持系统，通过多维数据模型，如星形、雪花和事实星座等，展示了如何处理和查询数据。此外，介绍了OLAP服务器的分类（ROLAP、MOLAP、HOLAP），以及数据仓库的系统结构，包括设计步骤、三层架构和索引优化等。 第三章聚焦数据预处理，解释了为何预处理是数据挖掘过程中的重要环节，涉及清洗、集成、转换和规约数据的必要性，以便提高挖掘结果的准确性和效率。这一阶段的工作对后续的模式发现和分析至关重要。 本书通过理论讲解和实例演示，使读者掌握数据挖掘的基础理论，并能在实践中运用到BI项目中。对于想要深入了解数据挖掘原理和实践技巧的专业人士，这本书是不可或缺的参考资料。每个章节末尾的习题旨在巩固所学内容，帮助读者深化理解和应用能力。"