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

定　價(jià)：￥32.00

作　者：	鄭巖編著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787302228196	出版時(shí)間：	2011-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	300	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用》從專業(yè)角度全面介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用，系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、發(fā)展和應(yīng)用及其主要概念、原理和算法，并結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘中一些新的應(yīng)用實(shí)例進(jìn)一步加以說(shuō)明，力求學(xué)以致用。全書(shū)分為三篇。第一篇介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和演變過(guò)程，闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義、體系結(jié)構(gòu)、組成、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)粒度和數(shù)據(jù)模型以及ETL過(guò)程，論述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的方法。結(jié)合具體應(yīng)用詳細(xì)闡述了如何構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其主要應(yīng)用，包括OLAP和OLAM等。第二篇介紹數(shù)據(jù)挖掘的起源和發(fā)展趨勢(shì)，以及數(shù)據(jù)挖掘與web挖掘的技術(shù)和方法，包括聚類、分類、預(yù)測(cè)和關(guān)聯(lián)分析等，詳細(xì)分析了數(shù)據(jù)挖掘在電信領(lǐng)域的具體應(yīng)用，如客戶細(xì)分、重入網(wǎng)識(shí)別和WAP日志挖掘等。第三篇討論數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的關(guān)系，論述知識(shí)表示的主要方法和知識(shí)管理的核心技術(shù)，介紹當(dāng)前研究熱點(diǎn)——語(yǔ)義網(wǎng)和本體的核心技術(shù)和方法，分析了語(yǔ)義網(wǎng)和本體的主要應(yīng)用。《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘原理及應(yīng)用》可作為計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生或高年級(jí)本科生教材，也可以作為計(jì)算機(jī)研究和開(kāi)發(fā)人員以及相關(guān)專業(yè)人士的參考資料。

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圖書(shū)目錄

第一篇　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
　第1章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)
　　1.1 引言
　　　1.1.1 演變過(guò)程
　　　1.1.2 定義
　　1.2 體系結(jié)構(gòu)
　　　1.2.1 兩層的體系結(jié)構(gòu)
　　　1.2.2 三層的體系結(jié)構(gòu)
　　1.3 組成
　　1.4 元數(shù)據(jù)
　　　1.4.1 定義和分類
　　　1.4.2 標(biāo)準(zhǔn)化
　　　1.4.3 CWM
　　　1.4.4 UMI、MOF和XML與CWM的關(guān)系
　　1.5 數(shù)據(jù)粒度
　　1.6 數(shù)據(jù)模型
　　1.7 ETI
　　　1.7.1 主要流程
　　　1.7.2 數(shù)據(jù)抽取
　　　1.7.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
　　　1.7.4 數(shù)據(jù)加載
　第2章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)
　　2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)
　　　2.1.1 設(shè)計(jì)方法
　　　2.1.2 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
　　　2.1.3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
　　2.2 ETL設(shè)計(jì)
　　2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)
　第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例
　　3.1 實(shí)例一
　　　3.1.1 選擇主題
　　　3.1.2 邏輯模型設(shè)計(jì)
　　　3.1.3 物理模型設(shè)計(jì)
　　　3.1.4 ETL設(shè)計(jì)
　　3.2 實(shí)例二
　　　3.2.1 總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
　　　3.2.2 概念模型設(shè)計(jì)
　　　3.2.3 邏輯模型設(shè)計(jì)
　　　3.2.4 物理模型設(shè)計(jì)
　　　3.2.5 數(shù)據(jù)清洗設(shè)計(jì)
　　　3.2.6 ETL設(shè)計(jì)
　第4章 OLAP和OLAM
　　4.1 OLAP
　　4.2 OLAM
　　　4.2.1 體系結(jié)構(gòu)
　　　4.2.2 特點(diǎn)
　　　4.2.3 基于Web的OLAM
第二篇數(shù)據(jù)挖掘
　第5章數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
　　5.1 概述
　　　5.1.1 定義
　　　5.1.2 功能
　　　5.1.3 模型
　　　5.1.4 展望
　　5.2 實(shí)現(xiàn)
　　5.3 工具
　　　5.3.1 概述
　　　5.3.2 比較
　第6章聚類分析
　　6.1 硬聚類
　　　6.1.1 算法種類
　　　6.1.2 相似度計(jì)算
　　　6.1.3 實(shí)現(xiàn)方法
　　　6.1.4 主要算法
　　6.2 模糊聚類
　　　6.2.1 概述
　　　6.2.2 主要算法
　　6.3 評(píng)價(jià)
　第7章分類和預(yù)測(cè)
　　7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　7.2 決策樹(shù)
　　7.3 實(shí)現(xiàn)過(guò)程
　第8章關(guān)聯(lián)分析
　　8.1 概述
　　8.2 Apriori
　　8.3 FP-Growth
　第9章 Web挖掘
　　9.1 概述
　　　9.1.1 定義
　　　9.1.2 自然語(yǔ)言理解
　　　9.1.3 Web挖掘過(guò)程
　　9.2 Web文檔抽取和表示
　　　9.2.1 Web文檔抽取
　　　9.2.2 Web文檔表示
　　9.3 特征提取
　　9.4 Web聚類
　　9.5 Web分類
　　　9.5.1 樸素貝葉斯
　　　9.5.2 其他方法
　　　9.5.3 評(píng)價(jià)
　第10章數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗?br />　　10.1 TOM和TOM
　　10.2 客戶細(xì)分
　　　10.2.1 客戶生命周期
　　　10.2.2 客戶價(jià)值
　　　10.2.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
　　　10.2.4 分析過(guò)程
　　　10.2.5 結(jié)果
　　10.3 重入網(wǎng)識(shí)別
　　　10.3.1 定義
　　　10.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
　　　10.3.3 分析過(guò)程
　　　10.3.4 結(jié)果
　　10.4 WAF日志挖掘
　　　10.4.1 定義
　　　10.4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
　　　10.4.3 分析過(guò)程
　　　10.4.4 結(jié)果
第三篇語(yǔ)義網(wǎng)和本體
　第11章知識(shí)
　　11.1 概述
　　11.2 知識(shí)分類
　　11.3 知識(shí)表示
　　　11.3.1 知識(shí)表不觀
　　　11.3.2 知識(shí)表示方法
　　11.4 知識(shí)管理
　　　11.4.1 概述
　　　11.4.2 知識(shí)管理與信息管理的關(guān)系
　　　11.4.3 核心技術(shù)
　第12章語(yǔ)義網(wǎng)和本體
　　12.1 語(yǔ)義網(wǎng)
　　　12.1.1 概述
　　　12.1.2 層次結(jié)構(gòu)
　　　12.1.3 元數(shù)據(jù)
　　　12.1.4 核心技術(shù)
　　　12.1.5 開(kāi)發(fā)工具Jena
　　　12.1.6 Web3.0
　　12.2 本體
　　　12.2.1 哲學(xué)本源
　　　12.2.2 定義
　　　12.2.3 建模
　　　12.2.4 分類
　　　12.2.5 構(gòu)建方法
　　　12.2.6 描述語(yǔ)言
　　　12.2.7 實(shí)例
參考文獻(xiàn)