数据挖掘经典：韩家炜《数据挖掘：概念与技术》概览

"数据挖掘概念技术(经典书籍)韩家炜.pdf" 这是一本由韩家炜撰写的数据挖掘领域的经典著作《数据挖掘：概念与技术》。书中详细介绍了数据挖掘的基础理论、方法和技术，旨在帮助读者理解并掌握数据挖掘的核心概念。 在第一章“引言”中，作者首先探讨了数据挖掘的起源及其重要性，指出数据挖掘是在大量数据中发现有价值信息的过程。接着，书中定义了数据挖掘，并阐述了在不同类型的数据库（如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统）上进行数据挖掘的可能性。此外，还讨论了数据挖掘的各种功能，包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。作者提醒读者，并非所有模式都具有实际价值，因此数据挖掘系统需要能够识别和筛选出有意义的模式。最后，章节介绍了数据挖掘系统的分类以及面临的主要问题。 第二章“数据仓库和数据挖掘的OLAP技术”深入讲解了数据仓库的概念，强调了其与操作数据库系统的区别以及建立数据仓库的必要性。多维数据模型是这一章的重点，涵盖了从表和电子数据表到数据立方体的转变，以及星形、雪花和事实星座等多维数据库模式。此外，章节还讨论了度量、概念分层、OLAP操作、星形网查询模型，以及数据仓库的系统结构，包括三层结构、不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）的比较，以及数据仓库的实现技术，如数据立方体的有效计算、索引、查询处理和元数据存储。最后，章节展望了数据仓库向数据挖掘的过渡，提出了从OLAP到OLAP Mining的发展趋势。 第三章“数据预处理”则讨论了在数据挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和规范化的重要性。预处理是确保数据质量的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值以及数据标准化和规范化。这一章还可能涉及特征选择、数据集成以及数据变换等步骤，为后续的数据挖掘分析打下坚实基础。 通过这三章内容，读者可以建立起对数据挖掘基本概念和技术的全面认识，理解数据仓库在数据挖掘中的角色，以及预处理在数据挖掘过程中的不可或缺性。这本书是学习数据挖掘领域知识的重要参考资料。