數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

內(nèi)容概要

　　本書介紹了以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析為核心技術(shù)的商務(wù)智能的基本概念、基本原理、開(kāi)發(fā)方法、開(kāi)發(fā)工具、應(yīng)用領(lǐng)域和管理方法等內(nèi)容。    全書共分為10章，包括商務(wù)智能基本概念、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用過(guò)程、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘基本原理和技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用工具、電子商務(wù)的智能化、商務(wù)智能的管理應(yīng)用，以及商務(wù)智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用實(shí)例等內(nèi)容。每章后還附有可供讀者自我測(cè)試的習(xí)題，以幫助讀者對(duì)全書的理解。本書內(nèi)容翔實(shí)，結(jié)構(gòu)清晰，應(yīng)用性強(qiáng)，既可以作為高等學(xué)校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)、自動(dòng)控制專業(yè)以及相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教材，也可以作為企業(yè)、事業(yè)單位從事商務(wù)智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工作人員的參考用書。

書籍目錄

第1章 商務(wù)智能基本概念  1.1 商務(wù)智能的基本概念    1.1.1 商務(wù)智能的定義    1.1.2 商務(wù)智能的發(fā)展與應(yīng)用    1.1.3 商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)  1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展與展望    1.2.1 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)    1.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義與基本特性    1.2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展  1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)    1.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念結(jié)構(gòu)    1.3.2 虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)    1.3.3 數(shù)據(jù)集市結(jié)構(gòu)    1.3.4 單一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)    1.3.5 分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)  1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照結(jié)構(gòu)    1.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本功能層    1.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理層    1.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境支持層  1.5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述    1.5.1 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展    1.5.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義  1.6 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具    1.6.1 常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)    1.6.2 常用數(shù)據(jù)挖掘工具    1.6.3 數(shù)據(jù)挖掘工具的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)    1.6.4 常用數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇  1.7 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用    1.7.1 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)    1.7.2 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程    1.7.3 數(shù)據(jù)挖掘的用戶  本章小結(jié)  自我測(cè)試題第2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型  2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型  2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念模型    2.2.1 概念模型    2.2.2 規(guī)范的數(shù)據(jù)模型    2.2.3 星形模型    2.2.4 雪花模型  2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型    2.3.1 事實(shí)表模型設(shè)計(jì)    2.3.2 維模型設(shè)計(jì)  2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型    2.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)    2.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型的索引構(gòu)建    2.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型的優(yōu)化問(wèn)題  2.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)模型    2.5.1 元數(shù)據(jù)的類型與組成    2.5.2 元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的作用    2.5.3 元數(shù)據(jù)的收集  2.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度和聚集模型    2.6.1 數(shù)據(jù)粒度的劃分    2.6.2 確定粒度的級(jí)別    2.6.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)聚集模型的確定    2.6.4 聚集模型的處理    2.6.5 聚集模型的管理  本章小結(jié)  自我測(cè)試題第3章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用過(guò)程  3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的特點(diǎn)    3.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的階段性    3.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的螺旋式開(kāi)發(fā)方法    3.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)特點(diǎn)  3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃    3.2.1 選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)策略    3.2.2 確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)范圍    3.2.3 選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)    3.2.4 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用方案和項(xiàng)目規(guī)劃預(yù)算  3.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型設(shè)計(jì)    3.3.1 概念模型的需求調(diào)查    3.3.2 概念模型的定義    3.3.3 概念模型的分析  ……第4章 OLAP技術(shù)第5章 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)第6章 現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與發(fā)展第7章 電子商務(wù)中的商務(wù)智能第8章 商務(wù)智能應(yīng)用與管理第9章 商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例第10章 商務(wù)智能應(yīng)用實(shí)例參考文獻(xiàn)

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