《數據倉庫與數據挖掘原理及套用（第二版）》是2014年清華大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：數據倉庫與數據挖掘原理及套用（第二版）
- 作者：鄭岩 編著
- 出版時間：2014年12月24日
- 出版社：清華大學出版社
- ISBN：9787302378617
- 定價：45 元
- 裝幀：平裝
圖書詳細信息,圖書簡介,目錄,
圖書詳細信息
印次：2-1
圖書簡介
本書全面地介紹數據倉庫和數據挖掘的原理及其套用， 系統地闡述數據倉庫和數據挖掘的主要概念和算法等基礎知識，並結合當前各領域的具體套用實例進一步幫助廣大讀者加深理解，力求學以致用。
目錄
第一篇數 據 倉 庫
第1章數據倉庫基礎
1.1概述
1.1.1演變
1.1.2定義
1.2體系結構
1.2.1兩層的體系結構
1.2.2三層的體系結構
1.3組成
1.3.1載入管理器
1.3.2倉庫管理器
1.3.3查詢管理器
1.4元數據
1.4.1定義和分類
1.4.2標準化
1.4.3CWM
1.4.4UML、MOF和XMI與CWM的關係
1.5數據粒度
1.6數據模型
1.7ETL過程
1.7.1主要流程
1.7.2數據抽取
1.7.3數據轉換
1.7.4數據載入
1.8數據質量
1.8.1主要問題
1.8.2評價標準
1.8.3管理目標
1.8.4管理體系
1.8.5數據規劃
1.8.6技術方案
第2章數據倉庫設計和實現
2.1數據倉庫設計
2.1.1設計方法
2.1.2體系結構設計
2.1.3數據模型設計
2.1.4ETL設計
2.2數據倉庫實現
第3章數據倉庫實例
3.1實例一
3.1.1選擇主題
3.1.2邏輯模型
3.1.3物理模型
3.1.4ETL
3.2實例二
3.2.1總體結構
3.2.2概念模型
3.2.3邏輯模型
3.2.4物理模型
3.2.5數據清洗
3.2.6ETL
第4章數據倉庫套用——OLAP和OLAM
4.1OLAP
4.2OLAM
4.2.1體系結構
4.2.2特點
4.2.3基於Web的OLAM
第二篇數 據 挖 掘
第5章數據挖掘基礎
5.1概述
5.1.1定義
5.1.2功能
5.1.3模型
5.1.4展望
5.2實現
5.3工具
5.3.1概述
5.3.2比較
第6章聚類分析
6.1硬聚類
6.1.1概述
6.1.2相似度計算
6.1.3實現方法
6.1.4主要算法
6.2模糊聚類
6.2.1概述
6.2.2主要算法
6.3評價
第7章分類和預測
7.1神經網路
7.2決策樹
7.3實現過程
第8章關聯分析
8.1概述
8.2Apriori
8.3FPGrowth
第9章Web挖掘
9.1概述
9.1.1定義和分類
9.1.2主要技術
9.1.3實現過程
9.2Web資源獲取
9.3Web預處理
9.3.1Web過濾
9.3.2Web去重
9.4Web抽取和表示
9.4.1Web抽取
9.4.2Web表示
9.5Web特徵提取
9.6Web聚類
9.7Web分類
9.7.1樸素貝葉斯
9.7.2支持向量機
9.7.3評價
第10章數據挖掘實例
10.1客戶細分
10.1.1定義
10.1.2數據準備
10.1.3建模過程
10.1.4結果
10.2重入網識別
10.2.1定義
10.2.2數據準備
10.2.3建模過程
10.2.4結果
10.3虛開欺詐識別
10.3.1定義
10.3.2數據準備
10.3.3建模過程
10.3.4結果
10.4數據業務收入預測
10.4.1定義
10.4.2數據準備
10.4.3建模過程
10.4.4結果
10.5移動客戶流失預測
10.5.1定義
10.5.2數據準備
10.5.3特徵變數選取
10.5.4建模過程
10.5.5結果
10.5.6套用
10.6WAP日誌挖掘
10.6.1定義
10.6.2數據準備
10.6.3建模過程
10.6.4結果
第三篇語義網和本體
第11章知識基礎
11.1概述
11.2知識分類
11.3知識表示
11.3.1知識表示觀
11.3.2知識表示方法
11.4知識可視化
11.4.1主要技術
11.4.2工具
11.5知識管理
11.5.1概述
11.5.2模型和技術
11.5.3知識管理系統
11.5.4方法和步驟
第12章語義網和本體
12.1語義網
12.1.1概述
12.1.2層次結構
12.1.3元數據
12.1.4核心技術
12.1.5開發工具——Jena
12.1.6Web 3.0
12.2本體
12.2.1哲學本源
12.2.2定義
12.2.3建模
12.2.4分類
12.2.5構建方法
12.2.6描述語言
12.2.7實例
參考文獻
