数据挖掘：概念、技术与挑战

“数据挖掘 -概念与技术”是一本关于数据挖掘和数据库中知识发现的书籍，作者韩家炜，内容涵盖了数据挖掘的基本概念、技术及其在不同数据集上的应用，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库等。书中还讨论了数据挖掘的功能，如分类、预测、聚类分析等，以及数据挖掘系统的结构和面临的挑战。 数据挖掘是一个关键的领域，它从海量数据中提取有用信息，是数据库技术自然演进的一部分。通过数据挖掘，我们可以发现隐藏在大型数据集中的有趣模式，这些模式可能对业务决策或科学研究具有重要意义。例如，关系数据库是数据挖掘的一个常见平台，而数据仓库则提供了用于分析的集成和优化的数据环境。 在数据挖掘中，可以挖掘多种类型的模式，包括概念/类描述（描述数据的特征和差异）、关联规则（发现项之间的频繁共现）、分类和预测（建立预测模型）、聚类分析（将相似数据归为一类）、局外者分析（识别异常或不寻常的实例）以及演变分析（研究数据随时间的变化）。值得注意的是，并非所有模式都具有实际意义，数据挖掘的一个重要任务是筛选出真正有价值的模式。 数据挖掘系统通常被分为不同的类别，如描述性数据挖掘、预测性数据挖掘和探索性数据挖掘。这些系统面临的主要问题包括数据质量和噪声、数据的规模和复杂性、处理效率以及模式解释的难度。数据预处理是解决这些问题的关键步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，以确保数据适合挖掘。 数据仓库是数据挖掘的重要环境，它与操作数据库系统不同，旨在支持分析而不是事务处理。数据仓库采用多维数据模型，如星形、雪花和事实星座模式，以提供高效的在线分析处理（OLAP）操作。OLAP允许用户从不同角度对数据进行深入钻取、切片、 dice和roll-up操作。数据仓库的系统结构通常包括三层，即前端工具、OLAP服务器和数据存储层，有多种OLAP实现方式，如ROLAP、MOLAP和HOLAP，每种都有其优缺点。 在数据仓库和OLAP的基础上，数据挖掘通过更复杂的分析技术进一步挖掘隐藏的知识，这被称为OLAP Mining或Data Mining on OLAP。预处理是这一过程中的重要环节，包括处理缺失值、异常值、重复数据，以及数据规范化和标准化，以提高后续挖掘过程的准确性和效率。 数据挖掘是数据分析的核心部分，涉及多个层次的技术和方法，从数据获取、预处理、模式发现到模式评估和应用，每个环节都对最终的知识提取质量至关重要。理解和掌握这些概念和技术对于任何希望在大数据分析领域有所建树的人来说都是必不可少的。