数据仓库与数据挖掘
全新正版 极速发货
￥ 17.95 4.6折 ￥ 39 全新
库存2件
广东广州
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者李雄飞 等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111436751
出版时间2013-10
装帧平装
开本其他
定价39元
货号1200804396
上书时间2024-06-13
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
前言
教学建议
章绪论1
1.1引言1
1.2数据仓库2
1.2.1从数据库到数据仓库4
1.2.2数据仓库的基本概念6
1.2.3数据仓库的体系结构7
1.3数据挖掘8
1.3.1KDD与数据挖掘9
1.3.2数据库与数据挖掘发展历程11
1.3.3数据挖掘的特征与对象12
1.3.4数据挖掘相关领域17
1.4数据仓库与数据挖掘的关系18
1.5应用前景与发展趋势18
本章小结19
习题120
第2章联机分析处理21
2.1引言21
2.2OLAP的定义21
2.3OLAP的相关概念22
2.4OLAP与OLTP的关系和比较23
2.5OLAP准则25
2.6多维数据分析方法25
2.7关系数据的组织27
2.8多维数据的存储方式30
2.9OLAP体系结构32
2.10OLAP的展现方式34
2.11OLAP工具的评价指标35
2.12OLAP的局限性36
本章小结37
习题237
第3章数据仓库的设计与开发39
3.1引言39
3.2数据仓库的数据模型概述39
3.3数据仓库的分析与设计41
3.3.1需求分析41
3.3.2概念模型设计41
3.3.3逻辑模型设计42
3.3.4物理模型设计46
3.3.5数据仓库的索引技术47
3.4数据仓库的开发49
3.4.1风险因素49
3.4.2数据仓库系统的生命周期49
3.4.3建立数据仓库系统的思维模式52
3.4.4数据仓库数据库的设计步骤53
3.4.5数据质量与数据清洗53
3.4.6数据粒度与维度建模54
3.4.7选择数据仓库工具55
3.4.8提高数据仓库性能55
3.4.9数据仓库的安全性56
3.5主要的数据仓库产品57
本章小结58
习题358
第4章关联规则60
4.1引言60
4.2关联规则模型61
4.3Apriori算法62
4.3.1发现频繁项集62
4.3.2生成关联规则67
4.4频繁模式增长算法76
4.4.1建树方法77
4.4.2用FP树挖掘频繁模式78
4.5关联规则模型扩展80
4.5.1多级关联规则81
4.5.2多维关联规则83
本章小结86
习题486
第5章粗糙集88
5.1引言88
5.2近似空间89
5.2.1近似空间与不可分辨关系89
5.2.2知识与知识库90
5.3近似与粗糙集91
5.3.1基本概念91
5.3.2基本性质93
5.4描述粗糙集的特征的方法95
5.4.1近似精度95
5.4.2拓扑特征96
5.5信息系统97
5.5.1信息系统的定义97
5.5.2约简和核99
5.5.3分辨矩阵与分辨函数100
5.5.4信息系统约简101
5.6决策表103
5.6.1相对约简与知识依赖性103
5.6.2决策表及其约简105
5.6.3近似约简算法110
5.6.4决策规则111
本章小结112
习题5113
第6章决策树115
6.1引言115
6.2构建决策树的理论问题116
6.2.1为当前结点选择属性117
6.2.2过拟合问题120
6.3ID3算法123
6.3.1生成决策树的算法123
6.3.2生成规则和决策127
6.4决策树的剪枝129
6.4.1预剪枝129
6.4.2后剪枝130
6.5C4.5算法133
本章小结135
习题6136
第7章聚类分析137
7.1引言137
7.2聚类分析简介137
7.2.1聚类分析137
7.2.2聚类分析应用领域与算法特征137
7.3数据类型、距离和相似系数140
7.3.1数据类型140
7.3.2距离和相似系数141
7.4聚类方法与聚类分类145
7.4.1聚类方法145
7.4.2聚类方法的分类146
7.5划分方法147
7.5.1k-均值算法148
7.5.2k-中心点算法149
7.5.3关于参数K151
7.5.4EM聚类152
7.6层次方法156
7.6.1层次聚类中的距离度量156
7.6.2分裂方法157
7.6.3凝聚方法157
7.7基于密度的方法158
7.7.1DBSCAN算法158
7.7.2矢量感应聚类算法160
7.8聚类评估163
7.8.1假设检验164
7.8.2聚类评估中的假设检验166
7.8.3相对准则169
本章小结169
习题7169
第8章兴趣度量171
8.1引言171
8.2用于关联规则和分类规则的度量173
8.2.1客观度量174
8.2.2主观度量181
8.2.3语义度量184
8.3用于总结的度量186
8.4分类器的兴趣度189
本章小结192
习题8192
第9章应用案例194
9.1数据仓库应用案例194
9.1.1案例一：网络购物数据仓库194
9.1.2案例二：社会保障卡数据仓库197
9.1.3案例三:医院信息系统数据仓库202
9.2数据挖掘应用案例207
9.2.1案例一：零售商系统货篮数据挖掘207
9.2.2案例二：通信用户满意度指数评测212
9.2.3案例三:城市环境质量评价217
本章小结220
参考文献221
内容摘要
科技的进步，特别是信息产业的发展，把整个社会带入一个崭新的信息时代。随着计算机应用的普及和数据库技术的不断发展，数据仓库与数据挖掘技术的应用领域越来越广泛。
本书靠前章介绍数据仓库、数据挖掘的一般知识和应用领域。第2～8章介绍数据仓库和数据挖掘的理论和技术，其中第2、3章侧重数据仓库，重点阐述了数据仓库的架构、OLAP等内容，第4～8章侧重数据挖掘，重点阐述了关联规则、粗糙集、决策树、聚类分析和兴趣度量等内容。第9章给出了数据仓库与数据挖掘方面的应用案例。
本书是为软件工程硕士量身定做的教材，也可作为计算机专业、信息类专业、管理类专业相关课程的教材和教学参考书。
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价