✍ Scribed by 孙水华 赵钊林 刘建华
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《高等院校信息管理与信息系统专业系列教材:数据仓库与数据挖掘技术》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、相关技术和应用案例及方法。《高等院校信息管理与信息系统专业系列教材:数据仓库与数据挖掘技术》共分为9章，主要内容包括：数据仓库与数据挖掘的概念和体系结构、数据仓库开发模型、ETL技术、OLAP技术、商务智能系统、数据预处理技术、数据挖掘技术、数据仓库开发实例、报表设计等内容。《高等院校信息管理与信息系统专业系列教材:数据仓库与数据挖掘技术》各章节的案例均使用Microsoft SQL Server 2005进行操作实践讲解。通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。
封面
扉页
内容简介
版权页
前言
目录
第1章 数据仓库与数据挖掘概述
1.1 数据仓库的产生与发展
1.2 数据仓库的基本概念
1.3 数据仓库的体系结构
1.4 数据仓库的相关概念
1.5 数据挖掘技术概述
1.6 数据挖掘过程
1.7 常用的数据挖掘技术
1.8 小结
1.9 习题
第2章 数据仓库开发模型
2.1 数据仓库开发模型概述
2.2 数据仓库的概念模型
2.3 数据仓库的逻辑模型
2.4 数据仓库的物理模型
2.5 数据仓库的元数据模型
2.6 数据仓库的粒度和聚集模型
2.7 小结
2.8 习题
第3章 ETL技术
3.1 ETL相关概念
3.2 ETL过程建模
3.3 ETL增量抽取机制
3.4 ETL过程数据质量控制
3.5 ETL并行处理技术
3.6 小结
3.7 习题
第4章 OLAP技术
4.1 OLAP概述
4.2 多维数据库及其存储
4.3 OLAP的类型
4.4 OLAP的体系结构
4.5 OLAP中的索引技术
4.6 OLAP的评价标准
4.7 OLAP的前端展现
4.8 小结
4.9 习题
第5章 商务智能系统
5.1 商务智能概述
5.2 商务智能系统架构
5.3 商务智能系统的功能
5.4 商务智能系统的应用
5.5 小结
5.6 习题
第6章 数据预处理技术
6.1 数据预处理概述
6.2 数据清理
6.3 数据集成
6.4 数据变换
6.5 数据归约
6.6 小结
6.7 习题
第7章 数据挖掘技术
7.1 概念描述
7.2 关联规则
7.3 数据分类
7.4 数据聚类
7.5 遗传算法
7.6 粗糙集
7.7 小结
7.8 习题
第8章 数据仓库开发实例
8.1 SQL Server 2005所提供的数据仓库功能
8.2 福马特商店销售分析数据仓库系统的分析与设计
8.3 数据仓库的实现
8.4 数据仓库的应用与管理
8.5 小结
8.6 习题
第9章 报表设计
9.1 报表概述
9.2 报表向导制作报表
9.3 编辑制作报表
9.4 矩阵式报表
9.5 统计图表
9.6 主体的多列
9.7 小结
9.8 实验
正文结束
参考文献
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