數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘（計算機科學與技術(shù)學科研究生教材）
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科技的進步，特別是信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，把整個社會帶入一個嶄新的信息時代。隨著計算機應用的普及和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用領(lǐng)域越來越廣泛。 《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》第1章介紹數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘的一般知識和應用領(lǐng)域。第2～8章介紹數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的理論和技術(shù)，其中第2、3章側(cè)重數(shù)據(jù)倉庫，重點闡述了數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)、olap等內(nèi)容，第4～8章側(cè)重數(shù)據(jù)挖掘，重點闡述了關(guān)聯(lián)規(guī)則、粗糙集、決策樹、聚類分析和興趣度量等內(nèi)容。第9章給出了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘方面的應用案例。 《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》是為軟件工程碩士量身定做的教材，也可作為計算機專業(yè)、信息類專業(yè)、管理類專業(yè)相關(guān)課程的教材和教學參考書。
《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》前言教學建議第1章緒論1.1引言1.2數(shù)據(jù)倉庫1.2.1從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫1.2.2數(shù)據(jù)倉庫的基本概念1.2.3數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)1.3數(shù)據(jù)挖掘1.3.1 kdd與數(shù)據(jù)挖掘1.3.2數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展歷程1.3.3數(shù)據(jù)挖掘的特征與對象1.3.4數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)領(lǐng)域1.4數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系1.5應用前景與發(fā)展趨勢本章小結(jié)習題第2章聯(lián)機分析處理2.1引言2.2 olap的定義2.3 olap的相關(guān)概念2.4 olap與oltp的關(guān)系和比較2.5 olap準則2.6多維數(shù)據(jù)分析方法2.7關(guān)系數(shù)據(jù)的組織2.8多維數(shù)據(jù)的存儲方式2.9 olap體系結(jié)構(gòu)2.10 olap的展現(xiàn)方式2.11 olap工具的評價指標2.12 olap的局限性本章小結(jié)習題第3章數(shù)據(jù)倉庫的設計與開發(fā)3.1引言3.2數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型概述3.3數(shù)據(jù)倉庫的分析與設計3.3.1需求分析3.3.2概念模型設計3.3.3邏輯模型設計3.3.4物理模型設計3.3.5數(shù)據(jù)倉庫的索引技術(shù)3.4數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)3.4.1風險因素3.4.2數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的生命周期3.4.3建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的思維模式3.4.4數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的設計步驟3.4.5數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)清洗3.4.6數(shù)據(jù)粒度與維度建模3.4.7選擇數(shù)據(jù)倉庫工具3.4.8提高數(shù)據(jù)倉庫性能3.4.9數(shù)據(jù)倉庫的安全性3.5主要的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品本章小結(jié)習題第4章關(guān)聯(lián)規(guī)則4.1引言4.2關(guān)聯(lián)規(guī)則模型4.3 apriori算法4.3.1發(fā)現(xiàn)頻繁項集4.3.2生成關(guān)聯(lián)規(guī)則4.4頻繁模式增長算法4.4.1建樹方法4.4.2用fp樹挖掘頻繁模式4.5關(guān)聯(lián)規(guī)則模型擴展4.5.1多級關(guān)聯(lián)規(guī)則4.5.2多維關(guān)聯(lián)規(guī)則本章小結(jié)習題第5章粗糙集5.1引言5.2近似空間5.2.1近似空間與不可分辨關(guān)系5.2.2知識與知識庫5.3近似與粗糙集5.3.1基本概念5.3.2基本性質(zhì)5.4描述粗糙集的特征的方法5.4.1近似精度5.4.2拓撲特征5.5信息系統(tǒng)5.5.1信息系統(tǒng)的定義5.5.2約簡和核5.5.3分辨矩陣與分辨函數(shù)5.5.4信息系統(tǒng)約簡5.6決策表5.6.1相對約簡與知識依賴性5.6.2決策表及其約簡5.6.3近似約簡算法5.6.4決策規(guī)則本章小結(jié)習題第6章決策樹6.1引言6.2構(gòu)建決策樹的理論問題6.2.1為當前結(jié)點選擇屬性6.2.2過擬合問題6.3 id3算法6.3.1生成決策樹的算法6.3.2生成規(guī)則和決策6.4決策樹的剪枝6.4.1預剪枝6.4.2后剪枝6.5 c4.5算法本章小結(jié)習題6第7章聚類分析7.1引言7.2聚類分析簡介7.2.1聚類分析7.2.2聚類分析應用領(lǐng)域與算法特征7.3數(shù)據(jù)類型、距離和相似系數(shù)7.3.1數(shù)據(jù)類型7.3.2距離和相似系數(shù)7.4聚類方法與聚類分類7.4.1聚類方法7.4.2聚類方法的分類7.5劃分方法7.5.1 k-均值算法7.5.2 k-中心點算法7.5.3關(guān)于參數(shù)k7.5.4 em聚類7.6層次方法7.6.1層次聚類中的距離度量7.6.2分裂方法7.6.3凝聚方法7.7基于密度的方法7.7.1 dbscan算法7.7.2矢量感應聚類算法7.8聚類評估7.8.1假設檢驗7.8.2聚類評估中的假設檢驗7.8.3相對準則本章小結(jié)習題7第8章興趣度量8.1引言8.2用于關(guān)聯(lián)規(guī)則和分類規(guī)則的度量8.2.1客觀度量8.2.2主觀度量8.2.3語義度量8.3用于總結(jié)的度量8.4分類器的興趣度本章小結(jié)習題8第9章應用案例9.1數(shù)據(jù)倉庫應用案例9.1.1案例一：網(wǎng)絡購物數(shù)據(jù)倉庫9.1.2案例二：社會保障卡數(shù)據(jù)倉庫9.1.3案例三:醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫9.2數(shù)據(jù)挖掘應用案例9.2.1案例一：零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘9.2.2案例二：通信用戶滿意度指數(shù)評測9.2.3案例三:城市環(huán)境質(zhì)量評價本章小結(jié)參考文獻
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