數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)原理及應(yīng)用

內(nèi)容概要

本書從邏輯層次上分為導(dǎo)論、原理、技術(shù)和實(shí)踐四大部分，第1章和第2章是導(dǎo)論部分，首先介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，然后從應(yīng)用層面介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在多個(gè)熱點(diǎn)行業(yè)的最新應(yīng)用情況。第3章至第9章是原理部分，系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原理，以及關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法、聚類分析算法、分類分析算法和序列模式分析算法。第10章至第14章是技術(shù)部分，以微軟SQL Server 2000為數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，系統(tǒng)介紹了OLAP分析功能、多維數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)、維度和指標(biāo)的建立、MDX語(yǔ)言的應(yīng)用、多維數(shù)據(jù)集的優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘和管理技術(shù)。第15章是實(shí)踐部分，主要介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方法，以一個(gè)實(shí)際的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目為背景，詳細(xì)介紹了該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和模型設(shè)計(jì)。    本書既可作為高等院校碩士研究生和本科生的教材和參考書，也可作為程序設(shè)計(jì)人員的參考書。

書籍目錄

第1章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述　1.1　從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)　　1.1.1　數(shù)據(jù)庫(kù)遇到的困境　　1.1.2　操作型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)的分離　　1.1.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)生　　1.1.4　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的區(qū)別　1.2　數(shù)據(jù)挖掘　　1.2.1　數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生　　1.2.2　數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程　　1.2.3　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系　1.3　關(guān)聯(lián)學(xué)科和技術(shù)介紹　　1.3.1　統(tǒng)計(jì)學(xué)　　1.3.2　人工智能技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)　　1.3.3　商業(yè)智能　　1.3.4　0LAP（OnlineAnalytical Process，聯(lián)機(jī)分析處理）　1.4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品介紹　　1.4.1　Business Objects　　1.4.2　0racle　　1.4.3　IBM　　1.4.4　Sybase　　1.4.5  Informix　　1.4.6　NCR　　1.4.7  SAS　　1.4.8  CA　本章小結(jié)　本章習(xí)題第2章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展  2.1　金融行業(yè)的應(yīng)用　　2.1.1　銀行　　2.1.2　證券　　2.1.3　保險(xiǎn)　2.2　通信與安全行業(yè)的應(yīng)用　　2.2.1　電信　　2.2.2　信息安全　2.3　生產(chǎn)制造與零售行業(yè)　　2.3.1　生產(chǎn)制造　　2.3.2　零售　2.4　醫(yī)療與生物醫(yī)學(xué)行業(yè)　　2.4.1  醫(yī)療　　2.4.2　生物醫(yī)學(xué)　2.5　其他行業(yè)　　2.5.1　公安　　2.5.2　稅務(wù)　　2.5.3　競(jìng)技運(yùn)動(dòng)　2.6　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)　　2.6.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展趨勢(shì)　　2.6.2　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)　本章小結(jié)　本章習(xí)題第3章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本原理　3.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)　　3.1.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系的三個(gè)層次　　3.1.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)的基本特點(diǎn)　　3.1.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)的計(jì)算模式  3.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念　　3.2.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)　　3.2.2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)處理過(guò)程中的關(guān)鍵名詞　　3.2.3　數(shù)據(jù)集市（Data Mart）  3.3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)　　3.3.1　面向主題　　3.3.2　數(shù)據(jù)的集成性　　3.3.3　數(shù)據(jù)的非易失性　　3.3.4　數(shù)據(jù)的時(shí)變性　3.4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織　　3.4.1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)　　3.4.2　數(shù)據(jù)的顆粒度　　3.4.3　數(shù)據(jù)的分割　　3.4.4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織形式……第4章　OLAP的基本原理第5章　數(shù)據(jù)挖掘的基本原理第6章　關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法原理與應(yīng)用第7章　聚類分析算法原理與應(yīng)用第8章　分類分析算法原理與應(yīng)用第9章　序列模式分析算法原理與應(yīng)用第10章　Microsotf SQL Server 2000數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本操作第11章　Microsoft SQL Server 2000　OLAP的基本設(shè)計(jì)第12章　Microsotf SQL Server 2000　OLAP的高級(jí)設(shè)計(jì)第13章　Microsotf SQL Server 2000　MDX技術(shù)第14章　Microsotf SQL Server 2000數(shù)據(jù)挖掘第15章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方法、項(xiàng)目管理及實(shí)例技術(shù)

章節(jié)摘錄

　　第1章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概述　　　　　1.1 從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)　　信息技術(shù)的不斷推廣應(yīng)用，將企業(yè)帶入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。每天都有潮水般的信息出現(xiàn)在管理者的面前，等待管理者去處理、去使用。這些管理信息的處理類型主要有事務(wù)型處理和分析型處理兩大類。事務(wù)型處理，也就是通常所說(shuō)的業(yè)務(wù)操作處理。這種操作處理主要是對(duì)管理信息進(jìn)行日常的操作，對(duì)信息進(jìn)行查詢和修改，目的是滿足組織特定的日常管理需要。在這類處理中，管理者關(guān)心的是信息能否得到快速的處理，信息的安全性能否得到保證，信息的完整性是否會(huì)遭到破壞。分析型處理則是指對(duì)信息做進(jìn)一步的分析，為管理人員的決策提供支持。這種類型的信息處理在現(xiàn)代企業(yè)中應(yīng)用越來(lái)越廣泛，越來(lái)越引起管理人員的重視。管理信息的分析型處理，必須訪問(wèn)大量的歷史數(shù)據(jù)才能完成，而不像事務(wù)型處理那樣，只對(duì)當(dāng)前的信息感興趣。因此，在分析型處理中，產(chǎn)生了與操作型處理所采用的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)有很大差異的數(shù)據(jù)環(huán)境要求?！　鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在操作型處理中獲得了較大的成功，但是對(duì)管理人員的決策分析要求卻無(wú)法滿足。為實(shí)現(xiàn)管理人員的決策分析需要，在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上產(chǎn)生了能夠滿足決策分析所需要的數(shù)據(jù)環(huán)境——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Dw，Data Warehouse）。

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