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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 第二版 版權(quán)信息
- ISBN：9787302483991
- 條形碼：9787302483991 ; 978-7-302-48399-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 第二版 內(nèi)容簡介
《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘（第二版）（21世紀(jì)高等學(xué)校計算機專業(yè)核心課程規(guī)劃教材）》主要介紹數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原理和應(yīng)用方法。全書共分為12章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉庫的概念和體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲和處理、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、統(tǒng)計分析、文本和Web挖掘。 該書既重視理論知識的講解，又強調(diào)應(yīng)用技能的培養(yǎng)。每章首先介紹算法的主要思想和理論基礎(chǔ)，之后利用算法去解決實例中給出的任務(wù)，而且對于數(shù)據(jù)倉庫的組建方法和多數(shù)章節(jié)中的數(shù)據(jù)挖掘算法，書中都使用Microsoft SQL Server 2005進行了操作實現(xiàn)。通過對具體實例的學(xué)習(xí)和實踐，使讀者掌握數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘中必要的知識點，達到學(xué)以致用的目的。 《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘（第二版）（21世紀(jì)高等學(xué)校計算機專業(yè)核心課程規(guī)劃教材）》每章均配有習(xí)題，習(xí)題形式為選擇題、簡答題和操作題，可以幫助讀者進一步掌握和鞏固所學(xué)知識。此外，該書提供多媒體教學(xué)課件和習(xí)題參考答案，讀者可到清華大學(xué)出版社網(wǎng)站http：//www.tup.com.cn/下載。 《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘（第二版）（21世紀(jì)高等學(xué)校計算機專業(yè)核心課程規(guī)劃教材）》可以作為高等學(xué)校計算機及相關(guān)專業(yè)本科、研究生的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘教材，也可供相關(guān)領(lǐng)域的廣大科技工作人員和高校師生參考。
數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 第二版 目錄
第1章 數(shù)據(jù)倉庫的概念與體系結(jié)構(gòu)
1．1 數(shù)據(jù)倉庫的概念、特點與組成
1．1．1 數(shù)據(jù)倉庫的特點
1．1．2 數(shù)據(jù)倉庫的組成
1．2 數(shù)據(jù)挖掘的概念與方法
1．2．1 數(shù)據(jù)挖掘的分析方法
1．2．2 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
1．3 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)、方法與產(chǎn)品
1．3．1 0LAP技術(shù)
1．3．2 數(shù)據(jù)倉庫實施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和技術(shù)
1．3．3 數(shù)據(jù)倉庫實施方法論
1．3．4 常用的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品
1．4 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
1．4．1 獨立的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
1．4．2 基于獨立數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
1．4．3 基于依賴型數(shù)據(jù)集市和操作型數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
1．4．4 基于邏輯型數(shù)據(jù)集市和實時數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1．5 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生、發(fā)展與未來
1．5．1 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生
1．5．2 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展
1．5．3 數(shù)據(jù)倉庫的未來
1．5．4 新一代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
1．6 小結(jié)
1．7 習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲與處理
2．1 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2．2 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)特征
2．2．1 狀態(tài)數(shù)據(jù)與事件數(shù)據(jù)
2．2．2 當(dāng)前數(shù)據(jù)與周期數(shù)據(jù)
2．2．3 元數(shù)據(jù)
2．3 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)ETL過程
2．3．1 ETL的目標(biāo)
2．3．2 ETL過程描述
2．3．3 數(shù)據(jù)抽取
2．3．4 數(shù)據(jù)清洗
2．3．5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
2．3．6 數(shù)據(jù)加載和索引
2．4 多維數(shù)據(jù)模型
2．4．1 多維數(shù)據(jù)模型及其相關(guān)概念
2．4．2 多維數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn)
2．4．3 多維建模技術(shù)
2．4．4 星型模式舉例
2．5 小結(jié)
2．6 習(xí)題
第3章 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)
3．1 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)概述
3．1．1 建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的步驟
3．1．2 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的生命周期
3．1．3 建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的思維模式
3．1．4 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的設(shè)計步驟
3．2 基于SQL Server 2005的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫設(shè)計
3．2．1 分析組織的業(yè)務(wù)狀況及數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)
3．2．2 組織需求調(diào)研，收集分析需求
3．2．3 采用信息包圖法設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的概念模型
3．2．4 利用星型圖設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型
3．2．5 數(shù)據(jù)倉庫的物理模型設(shè)計
3．3 使用SQL Server 2005建立多維數(shù)據(jù)模型
3．3．1 SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的配置與使用
3．3．2 基于SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)庫的多維數(shù)據(jù)模型
3．4 小結(jié)
3．5 習(xí)題
……
第4章 關(guān)聯(lián)規(guī)則
第5章 數(shù)據(jù)分類
第6章 數(shù)據(jù)聚類
第7章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
第8章 粗糙集
第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10章 遺傳算法
第11章 統(tǒng)計分析
第12章 文本和Web挖掘
參考文獻
1．1 數(shù)據(jù)倉庫的概念、特點與組成
1．1．1 數(shù)據(jù)倉庫的特點
1．1．2 數(shù)據(jù)倉庫的組成
1．2 數(shù)據(jù)挖掘的概念與方法
1．2．1 數(shù)據(jù)挖掘的分析方法
1．2．2 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
1．3 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)、方法與產(chǎn)品
1．3．1 0LAP技術(shù)
1．3．2 數(shù)據(jù)倉庫實施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和技術(shù)
1．3．3 數(shù)據(jù)倉庫實施方法論
1．3．4 常用的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品
1．4 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
1．4．1 獨立的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
1．4．2 基于獨立數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
1．4．3 基于依賴型數(shù)據(jù)集市和操作型數(shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)
1．4．4 基于邏輯型數(shù)據(jù)集市和實時數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1．5 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生、發(fā)展與未來
1．5．1 數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生
1．5．2 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展
1．5．3 數(shù)據(jù)倉庫的未來
1．5．4 新一代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
1．6 小結(jié)
1．7 習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲與處理
2．1 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2．2 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)特征
2．2．1 狀態(tài)數(shù)據(jù)與事件數(shù)據(jù)
2．2．2 當(dāng)前數(shù)據(jù)與周期數(shù)據(jù)
2．2．3 元數(shù)據(jù)
2．3 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)ETL過程
2．3．1 ETL的目標(biāo)
2．3．2 ETL過程描述
2．3．3 數(shù)據(jù)抽取
2．3．4 數(shù)據(jù)清洗
2．3．5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
2．3．6 數(shù)據(jù)加載和索引
2．4 多維數(shù)據(jù)模型
2．4．1 多維數(shù)據(jù)模型及其相關(guān)概念
2．4．2 多維數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn)
2．4．3 多維建模技術(shù)
2．4．4 星型模式舉例
2．5 小結(jié)
2．6 習(xí)題
第3章 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)
3．1 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)概述
3．1．1 建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的步驟
3．1．2 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的生命周期
3．1．3 建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的思維模式
3．1．4 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的設(shè)計步驟
3．2 基于SQL Server 2005的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫設(shè)計
3．2．1 分析組織的業(yè)務(wù)狀況及數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)
3．2．2 組織需求調(diào)研，收集分析需求
3．2．3 采用信息包圖法設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的概念模型
3．2．4 利用星型圖設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型
3．2．5 數(shù)據(jù)倉庫的物理模型設(shè)計
3．3 使用SQL Server 2005建立多維數(shù)據(jù)模型
3．3．1 SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境的配置與使用
3．3．2 基于SQL Server 2005示例數(shù)據(jù)庫的多維數(shù)據(jù)模型
3．4 小結(jié)
3．5 習(xí)題
……
第4章 關(guān)聯(lián)規(guī)則
第5章 數(shù)據(jù)分類
第6章 數(shù)據(jù)聚類
第7章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
第8章 粗糙集
第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第10章 遺傳算法
第11章 統(tǒng)計分析
第12章 文本和Web挖掘
參考文獻
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