《数据挖掘概念与技术》（第二版）是数据科学领域的一部权威著作，由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术和实际应用。
数据挖掘概述
1.1 数据挖掘的重要性
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含的信息和知识的过程。它有助于揭示数据背后的趋势和模式，支持企业决策、推动科学研究、改善公共服务等。
1.2 数据挖掘的概念
数据挖掘涵盖多个阶段，包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据规约、数据挖掘算法、模式评估和知识表示。其目标是从数据中自动检测模式并转化为可理解的知识。
1.3 数据挖掘的对象
数据挖掘可在多种类型的数据上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库、以及高级数据库系统（如空间数据库、时序数据库等）。
1.4 数据挖掘的功能
数据挖掘可用于发现各种类型的模式，如概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、局外者分析、演变分析等。
1.5 模式的评价
模式的评价涉及兴趣度量，如支持度、置信度、新颖性和实用性等。
数据仓库与OLAP技术
2.1 数据仓库的作用
数据仓库是用于支持数据分析的大型数据库，从多个来源收集并整合数据，以满足复杂的分析需求。