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數據倉庫與數據挖掘 版權信息
- ISBN：9787115388278
- 條形碼：9787115388278 ; 978-7-115-38827-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據倉庫與數據挖掘 本書特色
本書把數據視為基礎資源，根據軟件工程的思想，總結了數據利用的歷程，講述了數據倉庫的基礎知識和工具，研究了數據挖掘的任務及其挑戰，給出了經典的數據挖掘算法，介紹了數據挖掘的產品，剖析了稅務數據挖掘的案例，探索了大數據的管理和應用問題。 全書仰望前景，深入淺出，強調基礎，注重應用，是軟件工程及相關專業的高年級本科生、研究生的理想教材，亦可作為相關領域的參考用書。
數據倉庫與數據挖掘 內容簡介
（1）利用軟件工程組織內容。 。2）講述了數據倉庫的基礎知識和工具 （3）研究了數據挖掘的任務及其挑戰 （4）給出了經典的數據挖掘算法 。5）介紹了數據挖掘的產品 。6）剖析了稅務數據挖掘的案例 。7）探索了大數據的管理和應用問題
數據倉庫與數據挖掘 目錄
第1章數據倉庫和數據挖掘
概述
1.1 概述
1.1.1 數據倉庫和數據挖掘的目標
1.1.2 數據倉庫與數據挖掘的發展歷程
1.2 數據中心
1.2.1 關系型數據中心
1.2.2 非關系型數據中心
1.2.3 混合型數據中心（大數據平臺）
1.3 混合型數據中心參考架構
1.3.1 基礎設施層
1.3.2 數據源層
1.3.3 交換服務體系
1.3.4 數據存儲區
1.3.5 基礎服務層
1.3.6 應用層
1.3.7 用戶終端層
1.3.8 數據治理
1.3.9 元數據管理
1.3.10 it 安全運維管理
1.3.11 it 綜合監控
1.3.12 企業資產管理
思考題
第2章 數據
2.1 數據的概念
2.2 數據的內容
2.2.1 實時數據與歷史數據
2.2.2 事務數據與時態數據
2.2.3 圖形數據與圖像數據
2.2.4 主題數據與全局數據
2.2.5 空間數據
2.2.6 序列數據和數據流
2.2.7 元數據與數據字典
2.3 數據屬性及數據集
2.4 數據特征的統計描述
2.4.1 集中趨勢
2.4.2 離散程度
2.4.3 數據的分布形狀
2.5 數據的可視化
2.6 數據相似性與相異性的度量
2.7 數據質量
2.8 數據預處理
2.8.1 被污染的數據
2.8.2 數據清理
2.8.3 數據集成
2.8.4 數據變換
2.8.5 數據規約
思考題
第3章 數據倉庫與數據 etl
基礎
3.1 從數據庫到數據倉庫
3.2 數據倉庫的結構
3.2.1 兩層體系結構
3.2.2 三層體系結構
3.2.3 組成元素
3.3 數據倉庫的數據模型
3.3.1 概念模型
3.3.2 邏輯模型
3.3.3 物理模型
3.4 etl
3.4.1 數據抽取
3.4.2 數據轉換
3.4.3 數據加載
3.5 olap
3.5.1 維
3.5.2 olap 與oltp
3.5.3 olap 的基本操作
3.6 olap 的數據模型
3.6.1 rolap
3.6.2 molap
3.6.3 holap
思考題
第4章數據倉庫和 etl 工具
4.1 ibm db2 v10
4.1.1 自適應壓縮
4.1.2 多溫度存儲
4.1.3 時間旅行查詢
概述
1.1 概述
1.1.1 數據倉庫和數據挖掘的目標
1.1.2 數據倉庫與數據挖掘的發展歷程
1.2 數據中心
1.2.1 關系型數據中心
1.2.2 非關系型數據中心
1.2.3 混合型數據中心（大數據平臺）
1.3 混合型數據中心參考架構
1.3.1 基礎設施層
1.3.2 數據源層
1.3.3 交換服務體系
1.3.4 數據存儲區
1.3.5 基礎服務層
1.3.6 應用層
1.3.7 用戶終端層
1.3.8 數據治理
1.3.9 元數據管理
1.3.10 it 安全運維管理
1.3.11 it 綜合監控
1.3.12 企業資產管理
思考題
第2章 數據
2.1 數據的概念
2.2 數據的內容
2.2.1 實時數據與歷史數據
2.2.2 事務數據與時態數據
2.2.3 圖形數據與圖像數據
2.2.4 主題數據與全局數據
2.2.5 空間數據
2.2.6 序列數據和數據流
2.2.7 元數據與數據字典
2.3 數據屬性及數據集
2.4 數據特征的統計描述
2.4.1 集中趨勢
2.4.2 離散程度
2.4.3 數據的分布形狀
2.5 數據的可視化
2.6 數據相似性與相異性的度量
2.7 數據質量
2.8 數據預處理
2.8.1 被污染的數據
2.8.2 數據清理
2.8.3 數據集成
2.8.4 數據變換
2.8.5 數據規約
思考題
第3章 數據倉庫與數據 etl
基礎
3.1 從數據庫到數據倉庫
3.2 數據倉庫的結構
3.2.1 兩層體系結構
3.2.2 三層體系結構
3.2.3 組成元素
3.3 數據倉庫的數據模型
3.3.1 概念模型
3.3.2 邏輯模型
3.3.3 物理模型
3.4 etl
3.4.1 數據抽取
3.4.2 數據轉換
3.4.3 數據加載
3.5 olap
3.5.1 維
3.5.2 olap 與oltp
3.5.3 olap 的基本操作
3.6 olap 的數據模型
3.6.1 rolap
3.6.2 molap
3.6.3 holap
思考題
第4章數據倉庫和 etl 工具
4.1 ibm db2 v10
4.1.1 自適應壓縮
4.1.2 多溫度存儲
4.1.3 時間旅行查詢
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數據倉庫與數據挖掘 作者簡介
王樹良，男，1975年生，工學博士，雙博士后，武漢大學教授，博士生導師，美國Carnegie Mellon University的 iCarnegie 教師，現任北京理工大學軟件學院副院長、副書記。全國百篇優秀博士學位論文、國家測繪科技進步一等獎、湖北省自然科學優秀學術論文二等獎、“花旗集團金融信息科技教育基金”優秀獎教金、第七屆“武漢大學杰出青年”等榮譽獲得者。新西蘭惠靈頓理工大學、澳大利亞昆士蘭大學、香港理工大學等大學訪問學者。擔任International Journal of System Science、 International Journal of Data Mining and Data Warehousing、Lecture Notes in Artificial Intelligence等學術刊物的Guest Editor，Data Mining and Knowledge Discovery、International Journal of General System、Information Science、International Journal of Geographical Information Science、ISPRS Journal of Photogrammetric and Remote Sensing、PE&RS等學術期刊審稿人，國家863、國家自然科學基金等項目評審人，International Conference on Advanced Data Mining and Applications學術委員會合作主席，International Symposium on Multi-spectrum Image Processing and Pattern Recognition、International Conference on Supply Chain Management and Information Systems等學術委員會委員。主要研究方向包括空間數據挖掘、軟件工程等，發表學術論文多篇，其中大部分為SCI、EI、ISTP所收錄，在國內外出版專著6部，其中Springer出版2部、SPIE出版1部。 主要教學經歷 。1）本科生：數據庫系統 數據倉庫與數據挖掘概論 （2）碩士研究生：高級數據庫 數據倉庫與商務智能 數據挖掘與知識發現 數據倉庫與數據挖掘（3）博士研究生：空間數據挖掘
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