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。