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数据仓库与数据挖掘 第二版 版权信息
- ISBN：9787302483991
- 条形码：9787302483991 ; 978-7-302-48399-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据仓库与数据挖掘 第二版 内容简介
《数据仓库与数据挖掘（第二版）（21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材）》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法。全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。 该书既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，书中都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。 《数据仓库与数据挖掘（第二版）（21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材）》每章均配有习题，习题形式为选择题、简答题和操作题，可以帮助读者进一步掌握和巩固所学知识。此外，该书提供多媒体教学课件和习题参考答案，读者可到清华大学出版社网站http：//www.tup.com.cn/下载。 《数据仓库与数据挖掘（第二版）（21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材）》可以作为高等学校计算机及相关专业本科、研究生的数据仓库和数据挖掘教材，也可供相关领域的广大科技工作人员和高校师生参考。
数据仓库与数据挖掘 第二版 目录
第1章 数据仓库的概念与体系结构
1．1 数据仓库的概念、特点与组成
1．1．1 数据仓库的特点
1．1．2 数据仓库的组成
1．2 数据挖掘的概念与方法
1．2．1 数据挖掘的分析方法
1．2．2 数据仓库与数据挖掘的关系
1．3 数据仓库的技术、方法与产品
1．3．1 0LAP技术
1．3．2 数据仓库实施的关键环节和技术
1．3．3 数据仓库实施方法论
1．3．4 常用的数据仓库产品
1．4 数据仓库系统的体系结构
1．4．1 独立的数据仓库体系结构
1．4．2 基于独立数据集市的数据仓库体系结构
1．4．3 基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构
1．4．4 基于逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构
1．5 数据仓库的产生、发展与未来
1．5．1 数据仓库的产生
1．5．2 数据仓库的发展
1．5．3 数据仓库的未来
1．5．4 新一代数据仓库技术
1．6 小结
1．7 习题
第2章 数据仓库的数据存储与处理
2．1 数据仓库的数据结构
2．2 数据仓库的数据特征
2．2．1 状态数据与事件数据
2．2．2 当前数据与周期数据
2．2．3 元数据
2．3 数据仓库的数据ETL过程
2．3．1 ETL的目标
2．3．2 ETL过程描述
2．3．3 数据抽取
2．3．4 数据清洗
2．3．5 数据转换
2．3．6 数据加载和索引
2．4 多维数据模型
2．4．1 多维数据模型及其相关概念
2．4．2 多维数据模型的实现
2．4．3 多维建模技术
2．4．4 星型模式举例
2．5 小结
2．6 习题
第3章 数据仓库系统的设计与开发
3．1 数据仓库系统的设计与开发概述
3．1．1 建立数据仓库系统的步骤
3．1．2 数据仓库系统的生命周期
3．1．3 建立数据仓库系统的思维模式
3．1．4 数据仓库数据库的设计步骤
3．2 基于SQL Server 2005的数据仓库数据库设计
3．2．1 分析组织的业务状况及数据源结构
3．2．2 组织需求调研，收集分析需求
3．2．3 采用信息包图法设计数据仓库的概念模型
3．2．4 利用星型图设计数据仓库的逻辑模型
3．2．5 数据仓库的物理模型设计
3．3 使用SQL Server 2005建立多维数据模型
3．3．1 SQL Server 2005示例数据仓库环境的配置与使用
3．3．2 基于SQL Server 2005示例数据库的多维数据模型
3．4 小结
3．5 习题
……
第4章 关联规则
第5章 数据分类
第6章 数据聚类
第7章 贝叶斯网络
第8章 粗糙集
第9章 神经网络
第10章 遗传算法
第11章 统计分析
第12章 文本和Web挖掘
参考文献
1．1 数据仓库的概念、特点与组成
1．1．1 数据仓库的特点
1．1．2 数据仓库的组成
1．2 数据挖掘的概念与方法
1．2．1 数据挖掘的分析方法
1．2．2 数据仓库与数据挖掘的关系
1．3 数据仓库的技术、方法与产品
1．3．1 0LAP技术
1．3．2 数据仓库实施的关键环节和技术
1．3．3 数据仓库实施方法论
1．3．4 常用的数据仓库产品
1．4 数据仓库系统的体系结构
1．4．1 独立的数据仓库体系结构
1．4．2 基于独立数据集市的数据仓库体系结构
1．4．3 基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构
1．4．4 基于逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构
1．5 数据仓库的产生、发展与未来
1．5．1 数据仓库的产生
1．5．2 数据仓库的发展
1．5．3 数据仓库的未来
1．5．4 新一代数据仓库技术
1．6 小结
1．7 习题
第2章 数据仓库的数据存储与处理
2．1 数据仓库的数据结构
2．2 数据仓库的数据特征
2．2．1 状态数据与事件数据
2．2．2 当前数据与周期数据
2．2．3 元数据
2．3 数据仓库的数据ETL过程
2．3．1 ETL的目标
2．3．2 ETL过程描述
2．3．3 数据抽取
2．3．4 数据清洗
2．3．5 数据转换
2．3．6 数据加载和索引
2．4 多维数据模型
2．4．1 多维数据模型及其相关概念
2．4．2 多维数据模型的实现
2．4．3 多维建模技术
2．4．4 星型模式举例
2．5 小结
2．6 习题
第3章 数据仓库系统的设计与开发
3．1 数据仓库系统的设计与开发概述
3．1．1 建立数据仓库系统的步骤
3．1．2 数据仓库系统的生命周期
3．1．3 建立数据仓库系统的思维模式
3．1．4 数据仓库数据库的设计步骤
3．2 基于SQL Server 2005的数据仓库数据库设计
3．2．1 分析组织的业务状况及数据源结构
3．2．2 组织需求调研，收集分析需求
3．2．3 采用信息包图法设计数据仓库的概念模型
3．2．4 利用星型图设计数据仓库的逻辑模型
3．2．5 数据仓库的物理模型设计
3．3 使用SQL Server 2005建立多维数据模型
3．3．1 SQL Server 2005示例数据仓库环境的配置与使用
3．3．2 基于SQL Server 2005示例数据库的多维数据模型
3．4 小结
3．5 习题
……
第4章 关联规则
第5章 数据分类
第6章 数据聚类
第7章 贝叶斯网络
第8章 粗糙集
第9章 神经网络
第10章 遗传算法
第11章 统计分析
第12章 文本和Web挖掘
参考文献
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