《數據倉庫與數據挖掘教程（第2版）》是2011年清華大學出版社出版的一本圖書，作者是陳文偉。本書從數據倉庫的興起來說明決策支持的特點，從數據挖掘的理論基礎來說明數據挖掘的方法，並通過實例來詳細講解。
基本介紹
- 書名：數據倉庫與數據挖掘教程（第2版）
- 作者：陳文偉
- ISBN：9787302259138
- 頁數：304
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2011-11-17
- 開本：16
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書系統介紹數據倉庫原理，在線上分析處理，數據倉庫設計與開發，數據倉庫的決策支持，數據挖掘原理，基於資訊理論的決策樹方法，基於集合論的粗糙集方法、k—均值聚類、關聯規則挖掘，仿生物技術的神經網路，遺傳算法，公式發現，知識挖掘，文本挖掘與web挖掘等。
數據倉庫與數據挖掘是決策支持的兩項重要技術，它們共同的特點是都需要利用大量的數據資源，並從數據資源中提取信息和知識。由於數據資源豐富，因此數據倉庫與數據挖掘的決策支持效果顯著。
希望讀者在學習之後，親自在計算機上去實踐，這樣才能更有效地掌握數據挖掘的方法。
目錄
《數據倉庫與數據挖掘教程（第2版）》
第1章數據倉庫與數據挖掘概述
1.1數據倉庫的興起
1.2數據挖掘的興起
1.3數據倉庫和數據挖掘的結合
習題1
第2章數據倉庫原理
2.1數據倉庫結構體系
2.2數據倉庫數據模型
2.3數據抽取、轉換和裝載
2.4元數據
習題2
第3章在線上分析處理
3.1olap概念
3.2olap的數據模型
3.3多維數據的顯示
3.4oalp的多維數據分析
習題3
第4章數據倉庫設計與開發
4.1數據倉庫分析與設計
.4.2數據倉庫開發
4.3數據倉庫技術與開發的困難
習題4
第5章數據倉庫的決策支持
5.1數據倉庫的用戶
5.2數據倉庫的決策支持與決策支持系統
5.3數據倉庫套用實例
習題5
第6章數據挖掘原理
6.1數據挖掘綜述
6.2數據挖掘方法和技術
6.3數據挖掘的知識表示
習題6
第7章資訊理論方法
7.1信息淪原理
7.2決策樹方法
7.3決策規則樹方法
習題7
第8章集合論方法
8.1粗糙集方法
8.2k—均值聚類
8.3關聯規則挖掘
習題8
第9章神經網路
9.1神經網路概念與感知機
9.2反向傳播網路
9.3徑向基函式網路
9.4神經網路的幾何意義
習題9
第10章遺傳算法與進化計算
10.1遺傳算法
10.2基於遺傳算法的分類學習系統
10.3進化計算
習題10
第11章公式發現
11.1公式發現概述
11.2科學定律重新發現系統
11.3經驗公式發現系統
習題11
第12章知識挖掘
12.1變換規則的知識挖掘
12.2軟體進化規律的知識挖掘
習題12
第13章文本挖掘與web挖掘
13.1文本挖掘概述
13.2文本挖掘
13.3web挖掘
習題13
參考文獻
