基本信息

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基本信息

作者： 陈文伟丛书名： 高等院校信息管理与信息系统专业系列教材

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302259138

上架时间：2011-11-17

出版日期：2011 年11月

开本：16开

页码：304

版次：2-1

内容简介

数据仓库与数据挖掘是决策支持的两项重要技术，它们共同的特点是都需要利用大量的数据资源，并从数据资源中提取信息和知识。由于数据资源丰富，因此数据仓库与数据挖掘的决策支持效果显著。

《数据仓库与数据挖掘教程（第2版）》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，数据挖掘原理，基于信息论的决策树方法，基于集合论的粗糙集方法、k—均值聚类、关联规则挖掘，仿生物技术的神经网络，遗传算法，公式发现，知识挖掘，文本挖掘与web挖掘。

《数据仓库与数据挖掘教程（第2版）》从数据仓库的兴起来说明决策支持的特点，从数据挖掘的理论基础来说明数据挖掘的方法，并通过实例来详细讲解。希望读者在学习之后，亲自在计算机上去实践，这样才能更有效地掌握数据挖掘的方法。

目录

《数据仓库与数据挖掘教程（第2版）》

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1

第2章数据仓库原理

2.1数据仓库结构体系

2.2数据仓库数据模型

2.3数据抽取、转换和装载

2.4元数据

习题2

第3章联机分析处理

3.1olap概念

3.2olap的数据模型

3.3多维数据的显示

3.4oalp的多维数据分析

习题3

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4

第5章数据仓库的决策支持

5.1数据仓库的用户

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5

第6章数据挖掘原理

6.1数据挖掘综述

6.2数据挖掘方法和技术

6.3数据挖掘的知识表示

习题6

第7章信息论方法

7.1信息沦原理

7.2决策树方法

7.3决策规则树方法

习题7

第8章集合论方法

8.1粗糙集方法

8.2k—均值聚类

8.3关联规则挖掘

习题8

第9章神经网络

9.1神经网络概念与感知机

9.2反向传播网络

9.3径向基函数网络

9.4神经网络的几何意义

习题9

第10章遗传算法与进化计算

10.1遗传算法

10.2基于遗传算法的分类学习系统

10.3进化计算

习题10

第11章公式发现

11.1公式发现概述

11.2科学定律重新发现系统

11.3经验公式发现系统

习题11

第12章知识挖掘

12.1变换规则的知识挖掘

12.2软件进化规律的知识挖掘

习题12

第13章文本挖掘与web挖掘

13.1文本挖掘概述

13.2文本挖掘

13.3web挖掘

习题13

参考文献