✍ Scribed by 陈文伟
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《数据仓库与数据挖掘教程》系统介绍数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持应用，数据挖掘原理、信息论的决策树方法、集合论的粗糙集方法、关联规则、公式发现、神经网络、遗传算法、文本挖掘与web挖掘，以及数据仓库与数据挖掘的发展。《数据仓库与数据挖掘教程》对数据仓库的系统介绍，在于突出决策支持的本质。对数据挖掘的各类方法均介绍了它们的理论基础和实现方法，并通过例子进行了说明。
封面
扉页
内容简介
版权页
出版说明
前言
目录
第1章 数据仓库与数据挖掘概述
1.1 数据仓库的兴起
1.2 数据挖掘的兴起
1.3 数据仓库和数据挖掘的结合
习题
第2章 数据仓库原理
2.1 数据仓库结构体系
2.2 数据仓库的数据模型
2.3 数据抽取、转换和装载
2.4 元数据
习题
第3章 联机分析处理
3.1 OLAP概念
3.2 OLAP的数据模型
3.3 多维数据的显示
3.4 OLAP的多维数据分析
3.5 OLAP结构与分析工具
习题
第4章 数据仓库设计与开发
4.1 数据仓库分析与设计
4.2 数据仓库开发
4.3 数据仓库技术与开发的困难
习题
第5章 数据仓库管理和应用
5.1 数据仓库管理
5.2 数据仓库的决策支持与决策支持系统
5.3 数据仓库应用实例
习题
第6章 数据挖掘原理
6.1 知识发现过程
6.2 数据挖掘方法和技术
6.3 数据挖掘的知识表示
习题
第7章 信息论方法
7.1 信息论原理
7.2 决策树方法
7.3 决策规则树方法
习题
第8章 集合论方法
8.1 粗糙集方法
8.2 关联规则挖掘
习题
第9章 公式发现
9.1 公式发现概述
9.2 科学定律重新发现系统
9.3 经验公式发现系统
习题
第10章 神经网络与遗传算法
10.1 神经网络概念及几何意义
10.2 感知机
10.3 反向传播模型
10.4 遗传算法
10.5 基于遗传算法的分类学习系统
习题
第11章 文本挖掘与Web挖掘
11.1 文本挖掘概述
11.2 文本挖掘
11.3 Web挖掘
习题
第12章 数据仓库与数据挖掘的发展
12.1 综合决策支持系统
12.2 可拓数据挖掘
习题
正文结束
参考文献
高等院校信息管理与信息系统专业系列教材
读者意见反馈
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