数据挖掘理论入门:概念、技术与数据仓库
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更新于2024-07-26
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"《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。"
2024-10-30 上传
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