数据仓库与数据挖掘
￥ 4.11 1.6折 ￥ 26 九五品
仅1件
作者陈志泊
出版社清华大学出版社
ISBN9787302197102
出版时间2010-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数249页
字数99999千字
定价26元
上书时间2024-04-22
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
-
基本信息
书名:数据仓库与数据挖掘
定价：26.00元
作者:陈志泊
出版社：清华大学出版社
出版日期：2010-05-01
ISBN：9787302197102
字数：414000
页码：249
版次：1
装帧：平装
开本：12开
商品重量：
编辑推荐
内容提要
本书主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。 本书既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，本书都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。本书通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。
目录
章 数据仓库的概念与体系结构 1.1 数据仓库的概念、特点与组成 1.2 数据挖掘的概念与方法 1.3 数据仓库的技术、方法与产品 1.4 数据仓库系统的体系结构 1.5 数据仓库的产生、发展与未来 1.6 小结 1.7 习题第2章 数据仓库的数据存储与处理 2.1 数据仓库的数据结构 2.2 数据仓库的数据特征 2.3 数据仓库的数据ETL过程 2.4 多维数据模型 2.5 小结 2.6 习题第3章 数据仓库系统的设计与开发 3.1 数据仓库系统的设计与开发概述 3.2 基于SQL Server 2005的数据仓库数据库设计 3.3 使用SQL Server 2005建立多维数据模型 3.4 小结 3.5 习题第4章 关联规则 4.1 概述 4.2 引例 4.3 经典算法 4.4 相关研究与应用 4.5 小结 4.6 习题第5章 数据分类 5.1 引例 5.2 分类问题概述 5.3 决策树 5.4 支持向量机 5.5 近邻分类方法 5.6 小结 5.7 习题第6章 数据聚类 6.1 引例 6.2 聚类分析概述 6.3 聚类分析中相似度的计算方法 6.4 kmeans聚类算法 6.5 层次聚类方法 6.6 小结 6.7 习题第7章 贝叶斯网络第8章 粗糙集第9章 神经网络0章 遗传算法1章 统计分析2章 文本和Web挖掘参考文献
作者介绍
序言
-
【封面】
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价