本书的特点： 1．从数据库到数据仓库、从数据字典到元数据来说明数据仓库的兴起。 2．从联机事务处理（OLTP）到联机分析处理（OLAP）说明多维数据的兴起。 3．通过实例来说明多维数据分析的应用与数据立方体新技术。 4．从数据仓库的的决策支持和基于数据仓库的决策支持系统，来体现商务智能。 5．说明数据挖掘方法的原理：决策树方法的信息论原理；粗糙集方法和关联规则挖掘方法的集合论原理。 6．通过神经网络几何意义，说明神经网络的分类效果。 7．从神经网络引伸到深度学习算法。

陈文伟，男，国防科学技术大学博士生导师。出版书有：《数据仓库与数据挖掘教程》、《知识工程与知识管理》、《决策支持系统及其开发》、《决策支持系统教程》等。2015年荣获国防科技大学资深研究生导师称号。

前言 一、 系列教材背景 人类已经进入智能时代。云计算、大数据、物联网、人工智能、机器人、量子计算等是这个时代最重要的技术热点。为了适应和满足时代发展对人才培养的需要,2017年2月以来,教育部积极推进新工科建设,先后形成了“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”,并发布了《教育部高等教育司关于开展新工科研究与实践的通知》《教育部办公厅关于推荐新工科研究与实践项目的通知》,全力探索形成领跑全球工程教育的中国模式、中国经验,助力高等教育强国建设。新工科有两个内涵: 一是新的工科专业;二是传统工科专业的新需求。新工科建设将促进一批新专业的发展,这批新专业有的是依托于现有计算机类专业派生、扩展而成的,有的是多个专业有机整合而成的。由计算机类专业派生、扩展形成的新工科专业有计算机科学与技术、软件工程、网络工程、物联网工程、信息管理与信息系统、数据科学与大数据技术等。由“计算机类”学科交叉融合形成的新工科专业有网络空间安全、人工智能、机器人工程、数字媒体技术、智能科学与技术等。 在新工科建设的“九个一批”中,明确提出“建设一批体现产业和技术最新发展的新课程”“建设一批产业急需的新兴工科专业”,新课程和新专业的持续建设,都需要以适应新工科教育的教材作为支撑。由于各个专业之间的课程相互交叉,但是又不能相互包含,所以在选题方向上,既考虑由计算机类专业派生、扩展形成的新工科专业的选题,又考虑由计算机类专业交叉融合形成的新工科专业的选题,特别是网络空间安全专业、智能科学与技术专业的选题。基于此,清华大学出版社计划出版“面向新工科专业建设计算机系列教材”。 二、 教材定位 教材使用对...