数据挖掘入门：概念、技术与预处理

"数据挖掘概念与技术，作者韩家炜，源自DataMining:ConceptsandTechniques，由MorganKaufmann出版社于2000年出版。本书详细介绍了数据挖掘的各个方面，包括其重要性、定义、应用领域、模式类型以及数据挖掘的主要问题。同时，书中还探讨了数据仓库和OLAP技术在数据挖掘中的作用，以及数据预处理的必要性。" 数据挖掘是信息技术领域的重要组成部分，它涉及到从大量数据中提取有价值的信息和知识。韩家炜的《数据挖掘：概念与技术》深入浅出地阐述了这一主题。书中首先提出了数据挖掘的核心问题，即为什么需要数据挖掘以及它的重要性。数据挖掘不仅是对现有数据的探索，更是对未来趋势的预测和业务决策的支持。 在数据挖掘的定义中，作者指出它主要在关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统和应用上进行。数据挖掘的功能包括了概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析等，这些功能使得数据挖掘能够揭示不同类型的模式。同时，书中强调并非所有模式都有实际价值，模式的有趣性和实用性是评价标准之一。 数据挖掘系统的分类和主要问题也是讨论的重点，这涵盖了如何选择合适的方法和技术来处理数据，以及如何应对数据质量、数据规模和计算复杂性等问题。此外，书中还详细介绍了数据仓库的概念，区分了操作数据库和数据仓库的区别，并且探讨了数据仓库的系统结构，包括多维数据模型、OLAP（在线分析处理）技术和数据仓库的实现方法，如索引、元数据存储等。 数据仓库是数据挖掘的重要基础，通过OLAP技术，用户可以进行多维度的数据分析。从数据仓库到数据挖掘的过渡，意味着从传统的分析到更深入的知识发现。最后，数据预处理作为数据挖掘的前奏，其目的是清洗数据、处理缺失值、转换数据格式以及解决不一致性，以确保后续的挖掘过程能够得到高质量的结果。 《数据挖掘：概念与技术》是一本全面介绍数据挖掘领域的著作，对于理解数据挖掘的基本概念、技术及其在实际中的应用具有极高的参考价值。