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数据仓库与数据挖掘原理及应用

数据仓库与数据挖掘原理及应用
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作者: 编
出版社: 清华大学出版社
2011-01
版次: 1
ISBN: 9787302228196
定价: 32.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 300页
字数: 464千字
分类: 计算机与互联网
2人买过
  • 《数据仓库与数据挖掘原理及应用》从专业角度全面介绍了数据仓库和数据挖掘的理论、方法、技术及其应用，系统地阐述了数据仓库和数据挖掘的产生、发展和应用及其主要概念、原理和算法，并结合当前数据仓库和数据挖掘中一些新的应用实例进一步加以说明，力求学以致用。
    全书分为三篇。第一篇介绍数据仓库的起源和演变过程，阐述数据仓库的定义、体系结构、组成、元数据、数据粒度和数据模型以及ETL过程，论述数据仓库设计和实现的方法。结合具体应用详细阐述了如何构建数据仓库及其主要应用，包括OLAP和OLAM等。第二篇介绍数据挖掘的起源和发展趋势，以及数据挖掘与web挖掘的技术和方法，包括聚类、分类、预测和关联分析等，详细分析了数据挖掘在电信领域的具体应用，如客户细分、重入网识别和WAP日志挖掘等。第三篇讨论数据、信息和知识的关系，论述知识表示的主要方法和知识管理的核心技术，介绍当前研究热点——语义网和本体的核心技术和方法，分析了语义网和本体的主要应用。
    《数据仓库与数据挖掘原理及应用》可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为计算机研究和开发人员以及相关专业人士的参考资料。 第一篇数据仓库
    第1章数据仓库基础
    1.1引言
    1.1.1演变过程
    1.1.2定义

    1.2体系结构
    1.2.1两层的体系结构
    1.2.2三层的体系结构
    1.3组成

    1.4元数据
    1.4.1定义和分类
    1.4.2标准化
    1.4.3CWM
    1.4.4UMI、MOF和XML与CWM的关系
    1.5数据粒度
    1.6数据模型

    1.7ETI
    1.7.1主要流程
    1.7.2数据抽取
    1.7.3数据转换
    1.7.4数据加载

    第2章数据仓库设计和实现
    2.1数据仓库设计
    2.1.1设计方法
    2.1.2体系结构设计
    2.1.3数据模型设计
    2.2ETL设计
    2.3数据仓库实现

    第3章数据仓库实例
    3.1实例一
    3.1.1选择主题
    3.1.2逻辑模型设计
    3.1.3物理模型设计
    3.1.4ETL设计

    3.2实例二
    3.2.1总体结构设计
    3.2.2概念模型设计
    3.2.3逻辑模型设计
    3.2.4物理模型设计
    3.2.5数据清洗设计
    3.2.6ETL设计

    第4章OLAP和OLAM
    4.1OLAP
    4.2OLAM
    4.2.1体系结构
    4.2.2特点
    4.2.3基于Web的OLAM

    第二篇数据挖掘
    第5章数据挖掘基础
    5.1概述
    5.1.1定义
    5.1.2功能
    5.1.3模型
    5.1.4展望
    5.2实现

    5.3工具
    5.3.1概述
    5.3.2比较

    第6章聚类分析
    6.1硬聚类
    6.1.1算法种类
    6.1.2相似度计算
    6.1.3实现方法
    6.1.4主要算法

    6.2模糊聚类
    6.2.1概述
    6.2.2主要算法
    6.3评价

    第7章分类和预测
    7.1神经网络
    7.2决策树
    7.3实现过程

    第8章关联分析
    8.1概述
    8.2Apriori
    8.3FP-Growth

    第9章Web挖掘
    9.1概述
    9.1.1定义
    9.1.2自然语言理解
    9.1.3Web挖掘过程

    9.2Web文档抽取和表示
    9.2.1Web文档抽取
    9.2.2Web文档表示
    9.3特征提取
    9.4Web聚类

    9.5Web分类
    9.5.1朴素贝叶斯
    9.5.2其他方法
    9.5.3评价

    第10章数据挖掘实例
    10.1TOM和TOM
    10.2客户细分
    10.2.1客户生命周期
    10.2.2客户价值
    10.2.3数据准备
    10.2.4分析过程
    10.2.5结果

    10.3重入网识别
    10.3.1定义
    10.3.2数据准备
    10.3.3分析过程
    10.3.4结果

    10.4WAF日志挖掘
    10.4.1定义
    10.4.2数据准备
    10.4.3分析过程
    10.4.4结果

    第三篇语义网和本体
    第11章知识
    11.1概述
    11.2知识分类
    11.3知识表示
    11.3.1知识表不观
    11.3.2知识表示方法

    11.4知识管理
    11.4.1概述
    11.4.2知识管理与信息管理的关系
    11.4.3核心技术

    第12章语义网和本体
    12.1语义网
    12.1.1概述
    12.1.2层次结构
    12.1.3元数据
    12.1.4核心技术
    12.1.5开发工具Jena
    12.1.6Web3.0

    12.2本体
    12.2.1哲学本源
    12.2.2定义
    12.2.3建模
    12.2.4分类
    12.2.5构建方法
    12.2.6描述语言
    12.2.7实例
    参考文献
  • 内容简介:
    《数据仓库与数据挖掘原理及应用》从专业角度全面介绍了数据仓库和数据挖掘的理论、方法、技术及其应用，系统地阐述了数据仓库和数据挖掘的产生、发展和应用及其主要概念、原理和算法，并结合当前数据仓库和数据挖掘中一些新的应用实例进一步加以说明，力求学以致用。
    全书分为三篇。第一篇介绍数据仓库的起源和演变过程，阐述数据仓库的定义、体系结构、组成、元数据、数据粒度和数据模型以及ETL过程，论述数据仓库设计和实现的方法。结合具体应用详细阐述了如何构建数据仓库及其主要应用，包括OLAP和OLAM等。第二篇介绍数据挖掘的起源和发展趋势，以及数据挖掘与web挖掘的技术和方法，包括聚类、分类、预测和关联分析等，详细分析了数据挖掘在电信领域的具体应用，如客户细分、重入网识别和WAP日志挖掘等。第三篇讨论数据、信息和知识的关系，论述知识表示的主要方法和知识管理的核心技术，介绍当前研究热点——语义网和本体的核心技术和方法，分析了语义网和本体的主要应用。
    《数据仓库与数据挖掘原理及应用》可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为计算机研究和开发人员以及相关专业人士的参考资料。
  • 目录:
    第一篇数据仓库
    第1章数据仓库基础
    1.1引言
    1.1.1演变过程
    1.1.2定义

    1.2体系结构
    1.2.1两层的体系结构
    1.2.2三层的体系结构
    1.3组成

    1.4元数据
    1.4.1定义和分类
    1.4.2标准化
    1.4.3CWM
    1.4.4UMI、MOF和XML与CWM的关系
    1.5数据粒度
    1.6数据模型

    1.7ETI
    1.7.1主要流程
    1.7.2数据抽取
    1.7.3数据转换
    1.7.4数据加载

    第2章数据仓库设计和实现
    2.1数据仓库设计
    2.1.1设计方法
    2.1.2体系结构设计
    2.1.3数据模型设计
    2.2ETL设计
    2.3数据仓库实现

    第3章数据仓库实例
    3.1实例一
    3.1.1选择主题
    3.1.2逻辑模型设计
    3.1.3物理模型设计
    3.1.4ETL设计

    3.2实例二
    3.2.1总体结构设计
    3.2.2概念模型设计
    3.2.3逻辑模型设计
    3.2.4物理模型设计
    3.2.5数据清洗设计
    3.2.6ETL设计

    第4章OLAP和OLAM
    4.1OLAP
    4.2OLAM
    4.2.1体系结构
    4.2.2特点
    4.2.3基于Web的OLAM

    第二篇数据挖掘
    第5章数据挖掘基础
    5.1概述
    5.1.1定义
    5.1.2功能
    5.1.3模型
    5.1.4展望
    5.2实现

    5.3工具
    5.3.1概述
    5.3.2比较

    第6章聚类分析
    6.1硬聚类
    6.1.1算法种类
    6.1.2相似度计算
    6.1.3实现方法
    6.1.4主要算法

    6.2模糊聚类
    6.2.1概述
    6.2.2主要算法
    6.3评价

    第7章分类和预测
    7.1神经网络
    7.2决策树
    7.3实现过程

    第8章关联分析
    8.1概述
    8.2Apriori
    8.3FP-Growth

    第9章Web挖掘
    9.1概述
    9.1.1定义
    9.1.2自然语言理解
    9.1.3Web挖掘过程

    9.2Web文档抽取和表示
    9.2.1Web文档抽取
    9.2.2Web文档表示
    9.3特征提取
    9.4Web聚类

    9.5Web分类
    9.5.1朴素贝叶斯
    9.5.2其他方法
    9.5.3评价

    第10章数据挖掘实例
    10.1TOM和TOM
    10.2客户细分
    10.2.1客户生命周期
    10.2.2客户价值
    10.2.3数据准备
    10.2.4分析过程
    10.2.5结果

    10.3重入网识别
    10.3.1定义
    10.3.2数据准备
    10.3.3分析过程
    10.3.4结果

    10.4WAF日志挖掘
    10.4.1定义
    10.4.2数据准备
    10.4.3分析过程
    10.4.4结果

    第三篇语义网和本体
    第11章知识
    11.1概述
    11.2知识分类
    11.3知识表示
    11.3.1知识表不观
    11.3.2知识表示方法

    11.4知识管理
    11.4.1概述
    11.4.2知识管理与信息管理的关系
    11.4.3核心技术

    第12章语义网和本体
    12.1语义网
    12.1.1概述
    12.1.2层次结构
    12.1.3元数据
    12.1.4核心技术
    12.1.5开发工具Jena
    12.1.6Web3.0

    12.2本体
    12.2.1哲学本源
    12.2.2定义
    12.2.3建模
    12.2.4分类
    12.2.5构建方法
    12.2.6描述语言
    12.2.7实例
    参考文献
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