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數據倉庫與數據挖掘教程(第3版) 版權信息
- ISBN：9787302566014
- 條形碼：9787302566014 ; 978-7-302-56601-4
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據倉庫與數據挖掘教程(第3版) 本書特色
數據挖掘是從數據中獲取知識，是人工智能的核心。本書增加了當前興起的深度學習、強化學習和遷移學習新技術，對其原理、算法和實例進行了詳細介紹。 本書增加了部分問答題的參考答案和設計題與計算題的答案。既可以幫助讀者更好的熟悉書中的內容，又擴充了書中的內容。 問答題便利學生解惑，計算題便利學生上機實驗。 本書有課程計劃、教學大綱和教學課件，便利教學。 從數據倉庫了解商務智能，從數據挖掘了解人工智能。從通俗的語言中掌握知識，從實例中增加實踐能力。
數據倉庫與數據挖掘教程(第3版) 內容簡介
本書的特點： 1．從數據庫到數據倉庫、從數據字典到元數據來說明數據倉庫的興起。 2．從聯機事務處理（OLTP）到聯機分析處理（OLAP）說明多維數據的興起。 3．通過實例來說明多維數據分析的應用與數據立方體新技術。 4．從數據倉庫的的決策支持和基于數據倉庫的決策支持系統，來體現商務智能。 5．說明數據挖掘方法的原理：決策樹方法的信息論原理；粗糙集方法和關聯規則挖掘方法的集合論原理。 6．通過神經網絡幾何意義，說明神經網絡的分類效果。 7．從神經網絡引伸到深度學習算法。
數據倉庫與數據挖掘教程(第3版) 目錄
第1章數據倉庫與數據挖掘概述1
1.1數據倉庫的興起1
1.1.1從數據庫到數據倉庫1
1.1.2從OLTP到OLAP3
1.1.3數據字典與元數據5
1.1.4數據倉庫的定義與特點6
1.2數據挖掘的興起8
1.2.1從機器學習到數據挖掘8
1.2.2數據挖掘含義8
1.2.3數據挖掘與OLAP的比較9
1.2.4數據挖掘與統計學10
1.3智能技術11
1.3.1智能技術簡述11
1.3.2數據倉庫與商務智能15
1.3.3數據挖掘與人工智能18
習題119
第2章數據倉庫原理21
2.1數據倉庫結構體系21
2.1.1數據倉庫結構21
2.1.2數據集市及其結構23
2.1.3數據倉庫系統結構25
2.1.4數據倉庫的運行結構27
2.2數據倉庫數據模型27
2.2.1星型模型28
2.2.2雪花模型與星網模型29
2.2.3第三范式31數據倉庫與數據挖掘教程(第3版)目錄2.3數據抽取、轉換和裝載31
2.3.1數據抽取32
2.3.2數據轉換33
2.3.3數據裝載35
2.4元數據36
2.4.1元數據的重要性36
2.4.2關于數據源的元數據37
2.4.3關于數據模型的元數據37
2.4.4關于數據倉庫映射的元數據38
2.4.5關于數據倉庫使用的元數據40
習題240
第3章聯機分析處理41
3.1OLAP概念41
3.1.1OLAP的定義41
3.1.2OLAP準則43
3.1.3OLAP的基本概念44
3.2OLAP的數據模型45
3.2.1MOLAP數據模型45
3.2.2ROLAP數據模型47
3.2.3MOLAP與ROLAP的比較47
3.3多維數據的顯示50
3.3.1多維數據顯示方法50
3.3.2多維類型結構51
3.3.3多維數據的分析視圖52
3.4OALP的多維數據分析53
3.4.1多維數據分析的基本操作53
3.4.2多維數據分析實例56
3.4.3廣義OLAP功能57
3.4.4數據立方體59
習題3 63
第4章數據倉庫的決策支持65
4.1數據倉庫的用戶65
4.1.1信息查詢65
4.1.2知識探索66
4.2數據倉庫的決策支持與決策支持系統66
4.2.1查詢與報表67
4.2.2多維分析與原因分析68
4.2.3預測未來69
4.2.4實時決策69
4.2.5自動決策71
4.2.6決策支持系統71
4.3數據倉庫應用實例72
4.3.1航空公司數據倉庫決策支持系統簡例72
4.3.2統計業數據倉庫系統76
4.3.3沃爾瑪數據倉庫系統79
習題481
第5章數據挖掘原理83
5.1數據挖掘綜述83
5.1.1數據挖掘與知識發現83
5.1.2數據挖掘對象與分類84
5.1.3不完全數據處理88
5.1.4數據庫的數據濃縮89
5.2數據挖掘方法和技術92
5.2.1歸納學習的信息論方法92
5.2.2歸納學習的集合論方法93
5.2.3仿生物技術的神經網絡方法94
5.2.4仿生物技術的遺傳算法94
5.2.5數值數據的公式發現94
5.3數據挖掘的知識表示95
5.3.1規則知識95
5.3.2決策樹知識96
5.3.3知識基(濃縮數據)96
5.3.4神經網絡權值96
5.3.5公式知識96
5.3.6案例97
習題598
第6章信息論方法99
6.1信息論原理99
6.1.1信道模型和學習信道模型100
6.1.2信息熵與條件熵100
6.1.3互信息與信息增益102
6.1.4信道容量與譯碼準則102
6.2決策樹方法103
6.2.1決策樹概念103
6.2.2ID3方法基本思想104
6.2.3ID3算法106
6.2.4實例與討論106
6.2.5C4.5方法108
6.3決策規則樹方法111
6.3.1IBLE方法基本思想111
6.3.2IBLE算法113
6.3.3IBLE方法實例115
習題6121
第7章集合論方法123
7.1粗糙集方法123
7.1.1粗糙集概念123
7.1.2屬性約簡的粗糙集理論126
7.1.3屬性約簡的粗糙集方法129
7.1.4粗糙集方法的規則獲取130
7.1.5粗糙集方法的應用實例130
7.2K均值聚類133
7.2.1聚類方法簡介133
7.2.2K均值聚類方法與實例136
7.3關聯規則挖掘137
7.3.1關聯規則的挖掘原理137
7.3.2Apriori算法基本思想141
7.3.3基于FPtree的關聯規則挖掘算法143
習題7147
第8章神經網絡與深度學習149
8.1神經網絡概念與反向傳播網絡149
8.1.1神經網絡原理149
8.1.2反向傳播網絡151
8.1.3BP網絡學習公式推導151
8.1.4BP網絡的典型實例156
8.2神經網絡的幾何意義157
8.2.1神經網絡的超平面含義157
8.2.2異或問題的實例分析159
8.3深度學習160
8.3.1深度學習與多層網絡的鏈式法則160
8.3.2卷積網絡深度學習算法165
習題8171
第9章遺傳算法與計算智能174
9.1遺傳算法174
9.1.1遺傳算法基本原理175
9.1.2遺傳算子177
9.1.3遺傳算法簡例180
9.1.4遺傳算法的特點182
9.2基于遺傳算法的分類學習系統184
9.2.1概述184
9.2.2遺傳分類學習系統GCLS的基本原理184
9.2.3遺傳分類學習系統GCLS的應用188
9.3計算智能189
9.3.1計算智能概述189
9.3.2計算智能與人工智能191
習題9193
第10章強化學習與遷移學習和公式發現194
10.1強化學習194
10.1.1強化學習概念194
10.1.2強化學習算法與實例196
10.2遷移學習199
10.2.1遷移學習綜述199
10.2.2遷移學習與類比學習比較202
10.2.3遷移學習與基于案例推理比較203
10.3公式發現204
10.3.1曲線擬合與發現學習204
11.3.2科學定律重新發現系統207
10.3.3經驗公式發現系統211
習題10216
第11章知識挖掘217
11.1軟件進化規律的知識挖掘217
11.1.1數值計算的進化 217
11.1.2計算機程序的進化222
11.1.3數據存儲的進化224
11.1.4知識處理的進化227
11.1.5進化規律的知識挖掘229
11.2數學進化規律的知識挖掘233
11.2.1數學進化綜述233
11.2.2數學進化的知識發現方法234
11.2.3數學發展中的映射變換237
11.2.4數學進化規律小結240
11.3變換規則的知識挖掘241
11.3.1適應變化環境的變換和變換規則241
11.3.2變換規則的知識挖掘的理論基礎243
11.3.3變換規則的知識推理246
11.3.4變換規則鏈的知識挖掘248
11.3.5適應變化環境的變換規則元知識251
習題11254
第12章大數據與人工智能256
12.1大數據時代256
12.1.1從數據到決策的大數據時代256
12.1.2大數據的分析方法和決策支持方式259
12.1.3數據倉庫與云計算262
12.2數據中相關性研究265
12.2.1尋找相關事物265
12.2.2科學研究中的相關性267
12.2.3矛盾與機遇兩類相關性270
12.3人工智能277
12.3.1人工智能與知識277
12.3.2人工智能的本質280
12.3.3人工智能的發展方向282
習題12284
附錄A各章習題中部分問答題的參考答案285
附錄B各章習題中設計題和計算題的答案303
參考文獻317
展開全部
數據倉庫與數據挖掘教程(第3版) 作者簡介
陳文偉，男，國防科學技術大學博士生導師。出版書有：《數據倉庫與數據挖掘教程》、《知識工程與知識管理》、《決策支持系統及其開發》、《決策支持系統教程》等。2015年榮獲國防科技大學資深研究生導師稱號。
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