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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究

作者：郭小磊
出版社：原子能出版社出版時(shí)間：2020-03-01
開本： 16開 頁數(shù)： 222
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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究 本書特色

本書主要介紹數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原理和應(yīng)用。全書共分為8章，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉庫的概念與結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與開發(fā)，數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用——聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP），數(shù)據(jù)挖掘及其基本原理，數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘中的算法及應(yīng)用，復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘在不同領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究 內(nèi)容簡介

　　數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘是決策支持的兩項(xiàng)重要技術(shù)，它們共同的特點(diǎn)是都需要利用大量的數(shù)據(jù)資源，并從數(shù)據(jù)資源中提取信息和知識(shí)。由于數(shù)據(jù)資源豐富，因此數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的決策支持效果顯著！稊(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究》系統(tǒng)地研究數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)，并結(jié)合應(yīng)用實(shí)例，力求理論聯(lián)系實(shí)際。全書深入淺出，通俗易懂，內(nèi)容系統(tǒng)、完整，是一本值得學(xué)習(xí)研究的著作，能為軟件工程及相關(guān)專業(yè)學(xué)生的提供參考，也可供計(jì)算機(jī)研究和開發(fā)人員以及相關(guān)專業(yè)人士參考。

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究 目錄

第1章 數(shù)據(jù)倉庫的概念與結(jié)構(gòu)
1．1 決策支持技術(shù)與數(shù)據(jù)庫的發(fā)展
1．2 數(shù)據(jù)倉庫的定義及特征
1．3 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1．4 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織
1．5 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)
1．6 數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品介紹

第2章 數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與開發(fā)
2．1 數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與開發(fā)概述
2．2 未來數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)需求分析
2．3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
2．4 數(shù)據(jù)倉庫的部署與維護(hù)

第3章 數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用——聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）
3．1 數(shù)據(jù)倉庫與OLAP
3．2 OLAP的概念、特性與不足
3．3 OLAP的分類
3．4 多維OLAP和關(guān)系OLAP
3．5 OLAP實(shí)現(xiàn)
3．6 OLAP的新發(fā)展——OLAM

第4章 數(shù)據(jù)挖掘及其基本原理
4．1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的由來
4．2 數(shù)據(jù)挖掘及其與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
4．3 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
4．4 數(shù)據(jù)挖掘過程
4．5 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)
4．6 常用數(shù)據(jù)挖掘工具

第5章 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
5．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的、方法及研究現(xiàn)狀
5．2 數(shù)據(jù)清理
5．3 數(shù)據(jù)集成
5．4 數(shù)據(jù)變換
5．5 數(shù)據(jù)歸約
5．6 離散化和概念層次樹生成

第6章 數(shù)據(jù)挖掘中的算法及應(yīng)用
6．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析及應(yīng)用
6．2 分類規(guī)則和預(yù)測(cè)分析及應(yīng)用
6．3 聚類分析及應(yīng)用
6．4 粗糙集方法及應(yīng)用
6．5 遺傳算法及應(yīng)用

第7章 復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘
7．1 文本挖掘
7．2 Web挖掘
7．3 空間數(shù)據(jù)挖掘
7．4 多媒體數(shù)據(jù)挖掘

第8章 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘在不同領(lǐng)域的應(yīng)用
8．1 金融行業(yè)
8．2 生產(chǎn)制造與零售行業(yè)
8．3 醫(yī)學(xué)行業(yè)
8．4 其他行業(yè)
參考文獻(xiàn)
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