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数据仓库与数据挖掘应用教程

提供课件,素材。咨询QQ:883604(仅限教师)。本书从介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念出发,由简单到复杂,循序渐进介绍数据仓库和数据挖掘系统的开发过程,适合作为高等学校大数据、电子商务专业教材

作者:李春葆、蒋林、陈良臣、喻丹丹、曾平
定价:39.50
印次:1-8
ISBN:9787302430773
出版日期:2016.10.01
印刷日期:2020.03.25

本书以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术,包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、回归分析算法、时间序列分析和聚类算法。 本书内容翔实,循序渐进地介绍各个知识点,并提供全面而丰富的教学资源,可作为各类高等院校计算机及相关专业“数据仓库和数据挖掘应用技术”和“SQL Server高级应用”课程的教学用书,也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。

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前言 数据仓库是企业决策支持系统和联机分析处理(OLAP)的结构化数据环境,具有面向主题、集成性、稳定性和随时间变化的(时变性)的特征。数据挖掘(Data Mining)是从大量的、有噪声的、不完全的数据中提取隐含的、人们事先未知的有用知识和信息的过程。数据仓库和数据挖掘是电子商务数据分析的有效手段。本书讨论数据仓库和数据挖掘应用的相关技术,其内容组织如下。 第1章为数据仓库和数据挖掘概述,介绍数据仓库的特征、数据仓库系统及开发工具、商业智能和数据仓库的关系、数据挖掘的定义和数据挖掘过程。 第2章为OLAP和多维数据模型,介绍OLAP定义和特性、多维数据模型和数据仓库的维度建模。 第3章为数据仓库设计,介绍数据仓库规划与需求分析、数据仓库建模、数据仓库物理模型设计和数据仓库部署与维护。 第4章为SQL Server数据仓库开发实例,介绍一个基于在线电子产品销售数据的OnRetDW数据仓库的设计过程,包括需求分析、建模、数据抽取工具设计等。 第5章为关联分析算法,介绍关联分析的相关概念、Apriori算法、SQL Server挖掘关联规则方法和电子商务数据的关联规则挖掘过程。 第6章为决策树分类算法,介绍基本分类步骤、决策树分类、SQL Server决策树分类方法和电子商务数据的决策树分类过程。 第7章为贝叶斯分类算法,介绍贝叶斯公式、朴素贝叶斯分类原理、SQL Server朴素贝叶斯分类方法和电子商务数据的贝叶斯分类过程。 第8章为神经网络算法,介绍人工神经网络相关概念、用于分类的前馈神经网络、SQL Server神经网络分类方法和电子商务数据的神经网络分类过程。 第9章为回归分析算法,介绍回归分析相关概念、线性回归分析、非线性回归分析、逻辑回归分析方法和电子商务数据的逻辑回归分析过程。 第10章为时间序列分析,介绍时间序列分析相关概念、确定性时间序列分析、随机时间序列模型、SQL Server时间序列分析方法和电子商务数据的时间序列分析过程。 第11章为聚类算法,介绍聚类相关概念、k均值算法及其应用、EM算法及其应用、电子商务数据的聚类分析过程以及Microsoft顺序分析和聚类分析算法。 书中提供了大量的练习题和上机实验题供读者选用,附录A给出了部分练习题参考答案,附录B给出了所有上机实验题参考答案,附录C给出了书中数据库和包含的数据表。其中带“*”部分为选修内容。 本书紧扣数据仓库和数据挖掘开发所需要的知识、技能和素质要求,以技术应用能力培养为主线构建教材内容,具有以下特色: 内容全面、知识点翔实: 在内容讲授上力求翔实和全面,细致解析每个知识点和各知识点的联系。 条理清晰、讲解透彻: 从介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念出发,由简单到复杂,循序渐进介绍数据仓库和数据挖掘系统的开发过程。 精选实例、实用性强: 列举了大量的应用示例,读者通过上机模仿可以大大提高使用应用系统开发能力。 配套教学资源丰富: 提供了教学PPT、书中所有示例代码、相关数据库文件和ETL源程序,便于读者打开和调试。配套的教学资源可以从清华大学出版社网站下载。 本教材的编写工作得到武汉大学教务部教改项目的资助,解放军理工大学和清华大学出版社给予了大力支持,连续多届选课的同学提出了许多宝贵的建议,编者在此表示衷心感谢。 编者 2016年4月

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  • 内容全面、知识点详实:在内容讲授上力求详实和全面,细致解析每个知识点和各知识点的联系。

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    配套教学资源丰富:提供了教学PPT、书中所有示例代码、相关数据库文件和ETL源程序。便于读者打开和调试。



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    条理清晰、讲解透彻:从介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念出发,由简单到复杂,循序渐进介绍数据仓库和数据挖掘系统的开发过程。

    精选实例、实用性强:列举了大量的应用示例,读者通过上机模仿可以大大提高使用应用系统开发能力。

    配套教学资源丰富:提供了教学PPT、书中所有示例代码、相关数据库文件和ETL源程序。便于读者打开和调试。

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  • 目录

    第1章数据仓库和数据挖掘概述

    1.1数据仓库概述

    1.1.1数据仓库的定义

    1.1.2数据仓库与操作型数据库的关系

    1.1.3数据仓库的应用

    1.2数据仓库系统及开发工具

    1.2.1数据仓库系统的组成

    1.2.2数据仓库系统开发工具

    1.3商业智能和数据仓库

    1.3.1什么是商业智能

    1.3.2商业智能和数据仓库的关系

    1.4数据挖掘概述

    1.4.1数据挖掘的定义

    1.4.2数据挖掘的主要任务

    1.4.3数据挖掘的对象

    1.4.4数据挖掘的知识表示

    1.4.5数据挖掘与数据仓库及OLAP的关系

    1.4.6数据挖掘的应用

    1.5数据挖掘过程

    1.5.1数据挖掘步骤

    1.5.2数据清理

    1.5.3数据集成

    1.5.4数据变换

    1.5.5数据归约

    1.5.6离散化和概念分层生成

    1.5.7数据挖掘的算法

    练习题

    第2章OLAP和多维数据模型

    2.1OLAP概述

    2.1.1什么是OLAP

    2.1.2OLAP和OLTP的区别

    2.1.3数据仓库与OLAP的关系

    2.2多维数据模型

    2.2.1多维数据模型的相关概念

    2.2.2OLAP的基本分析操作

    2.2.3多维数据模型的实现途径

    2.3数据仓库的维度建模

    2.3.1数据仓库建模概述

    2.3.2星形模型

    2.3.3雪花模型

    2.3.4事实星座模型

    练习题

    第3章数据仓...

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