本書將資料庫與當前數據分析技術有機地結合在一起，從資料庫的基礎知識講起，全面介紹了智慧型數據分析的各個方面。對數據分析與數據建模，客戶/伺服器資料庫設計，知識庫系統，數據倉庫，在線上分析處理，數據挖掘技術等進行了系統的闡述。
基本介紹
- 書名：資料庫與智慧型數據分析：技術、實踐與套用
- 作者：施伯樂、朱揚勇
- ISBN：7-309-03580-1
- 頁數：228頁
- 出版社：復旦大學出版社
- 出版時間：2003年5月
- 裝幀：平裝
- 開本：16 開
書籍信息,內容簡介,圖書目錄,
書籍信息
作者： | 施伯樂 朱揚勇 編著 | ||
定價： | 25.00元 | 頁數： | 228頁 |
ISBN： | ISBN7-309-03580-1/T.273 | 字數： | 346千字 |
開本： | 16 開 | 裝幀： | 平裝 |
出版日期： | 2003年5月 | ||
內容簡介
本書可以作為計算機專業研究生教材，也可作為有關專業技術人員的參考書。
圖書目錄
第1章 資料庫基礎知識
1.1 概念
1.1.1 從檔案系統到資料庫系統
1.1.2 資料庫系統
1.1.3 數據模型
1.1.4 資料庫系統的體系結構
1.1.5 與資料庫相關的人員
1.2 資料庫發展
1.2.1 第一代:層次資料庫和網狀資料庫
1.2.2 第二代:關係資料庫
1.2.3 第三代:後關係資料庫
1.2.4 資料庫發展大事記
1.3 資料庫分類
1.3.1 根據數據模型分類
1.3.2 根據體系結構分類
1.3.3 根據數據類型分類
1.4 資料庫研究
1.4.1 資料庫理論
1.4.2 數據模型
1.4.3 資料庫語言
1.4.4 數據的安全性
第2章 資料庫設計與數據建模
2.1 資料庫套用系統
2.1.1 EDP
2.1.2 MIS
2.1.3 DSS
2.2 資料庫設計
2.2.1 為什麼要資料庫設計
2.2.2 資料庫設計的工作
2.2.3 資料庫生命周期
2.2.4 資料庫設計方法
2.3 數據需求分析與數據建模
2.3.1 什麼是數據需求分析
2.3.2 數據需求分析與系統生命周期
第3章 ER模型及其建模
3.1 基本ER構造
3.1.1 實體
3.1.2 聯繫
3.1.3 屬性
3.2 高級ER構造
3.2.1 泛化
3.2.2 匯集
3.2.3 弱實體、存在依賴和標識依賴
3.3 建立ER模型
3.3.1 需求分析與ER建模
3.3.2 區分實體和屬性
3.3.3 找出匯集層次
3.3.4 找出泛化層次
3.3.5 找出弱實體
3.3.6 定義联系
3.3.7 建立ER模型的幾點原則
3.4 視圖集成
3.4.1 視圖集成的基本問題
3.4.2 簡單的視圖集成
3.4.3 視圖集成的基本步驟
3.4.4 舉例
第4章 語義對象模型及其建模
4.1 語義對象
4.1.1 定義
4.1.2 屬性
4.1.3 語義對象標識符
4.1.4 語義對象實例
4.1.5 語義對象視圖
4.2 語義對象建模的過程
4.2.1 某大學管理資料庫
4.2.2 描述語義對象
4.2.3 語義對象建模的步驟
4.3 數據分析與語義對象建模
4.3.1 簡單語義對象
4.3.2 組合語義對象
4.3.3 複合語義對象
4.3.4 混合語義對象
4.3.5 關聯語義對象
4.3.6 父/子類型語義對象
4.3.7 原型/版本語義對象
4.4 與相關概念的比較
4.4.1 面向對象的程式設計與語義對象
4.4.2 語義對象模型和ER模型的比較
第5章 關係資料庫模式規範化
5.1 規範化
5.1.1 意義
5.1.2 泛關係假設
5.2 基本概念
5.2.1 投影與連線
5.2.2 函式依賴
5.2.3 Armstrong公理系統
5.2.4 閉包和投影
5.2.5 覆蓋
5.2.6 範式
5.3 模式規範化
5.3.1 規範化的框架
5.3.2 無損連線分解
5.3.3 保持函式依賴的分解
5.4 規範化算法
5.4.1 計算屬性閉包
5.4.2 計算投影
5.4.3 求最小覆蓋
5.4.4 通用分解方法
5.4.5 3NF分解
5.4.6 BCNF分解
第6章 從數據模型到關係模式的轉換
6.1 基本問題
6.2 將ER模型轉換到關係模式
6.2.1 轉換方法
6.2.2 轉換樣例
6.2.3 從ER圖生成函式依賴
6.2.4 從需求說明書中產生函式依賴
6.3 將語義對象模型轉換到關係模式
6.3.1 轉換簡單語義對象
6.3.2 轉換組合語義對象
6.3.3 轉換複合語義對象
6.3.4 轉換混合語義對象
6.3.5 轉換關聯語義對象
6.3.6 轉換父/子類語義對象
6.3.7 轉換原型/版本語義對象
第7章 客戶/伺服器資料庫設計
7.1 客戶/伺服器資料庫
7.1.1 客戶/伺服器計算機網路
7.1.2 客戶/伺服器資料庫
7.1.3 客戶/伺服器資料庫環境
7.1.4 客戶/伺服器資料庫套用的特點
7.1.5 說明
7.2 客戶/伺服器式的分析
7.2.1 基本分析模型
7.2.2 功能分析和數據分析
7.2.3 多級數據分析
7.2.4 ER集成
7.3 客戶/伺服器式的設計
7.3.1 存儲過程與泛模式
7.3.2 泛模式下的功能設計
7.3.3 資料庫設計
7.3.4 公共資料庫與私有資料庫
第8章 知識庫系統
8.1 知識庫的定義
8.1.1 定義
8.1.2 邏輯程式的語義
8.2 DATALOG語言
8.2.1 謂詞
8.2.2 規則和程式
8.2.3 依賴圖和遞歸
8.2.4 安全性
8.3 查詢處理
8.3.1 計算非遞歸規則的語義
8.3.2 計算遞歸規則的語義
8.4 查詢最佳化原理及算法
8.4.1 知識庫查詢的時間因素
8.4.2 SemiˉNaive算法
8.4.3 MagicˉSet算法
8.4.4 知識庫查詢的低效性
8.5 DATALOG的擴充
8.5.1 否定
8.5.2 函式
8.5.3 集合
8.5.4 其他
8.6 知識庫系統和語言的發展
8.6.1 Prolog+SQL
8.6.2 DATALOG及其擴充
8.6.3 擴充的DATALOG+過程語言
8.6.4 與面向對象資料庫相結合
8.6.5 知識庫系統的體系結構的演變
第9章 數據倉庫
9.1 數據倉庫的產生
9.1.1 信息分析處理與操作處理的區別
9.1.2 為什麼需要單獨創建一個數據倉庫
9.2 數據倉庫概念及其特徵
9.2.1 數據倉庫概念
9.2.2 數據倉庫特徵
9.2.3 數據倉庫與OLTP資料庫系統比較
9.3 數據倉庫系統
9.3.1 數據倉庫的結構、粒度與分割
9.3.2 數據倉庫的數據組織形式
9.3.3 數據倉庫體系化環境
9.3.4 數據倉庫和數據集市
9.4 數據倉庫體系結構
9.5 元數據
9.6 將數據抽取到數據倉庫
9.6.1 提取
9.6.2 轉換
9.6.3 數據清洗
9.6.4 數據載入
9.6.5 數據匯總
9.7 操作型數據存儲 1499.7.1 ODS的概念及其特點
9.7.2 DB、ODS和DW的比較
9.8 DBMS類型和數據倉庫
9.9 數據倉庫設計方法
9.9.1 DW系統設計與DB系統設計的不同
9.9.2 數據倉庫的數據模型
9.9.3 數據倉庫的創建方法
9.9.4 數據倉庫的創建步驟
9.10 數據倉庫的發展現狀和趨勢
第10章 在線上分析處理
10.1 OLAP發展背景
10.1.1 OLAP起源
10.1.2 基本概念
10.1.3 什麼是OLAP
10.1.4 OLAP特性
10.2 OLTP與OLAP的關係
10.3 多維數據模型
10.3.1 多維數據
10.3.2 多維數據結構
10.3.3 OLAP數據索引技術
10.3.4 OLAP Server分類
10.4 OLAP多維數據操作
10.4.1 切片和切塊
10.4.2 鑽取
10.4.3 旋轉
10.5 OLAP三層體系結構
10.5.1 ROLAP體系結構
10.5.2 MOLAP體系結構
10.5.3 HOLAP體系結構
10.6 OLAP套用開發實例
10.6.1 ROLLUP操作
10.6.2 CUBE操作
10.7 流行的OLAP工具
10.7.1 OLAP評價準則
10.7.2 OLAP產品
第11章 數據挖掘
11.1 數據挖掘導論
11.1.1 數據挖掘的概念
11.1.2 數據挖掘的起源
11.1.3 數據挖掘與OLAP的區別與聯繫
11.1.4 數據挖掘流程
11.2 數據預處理
11.2.1 數據清理
11.2.2 數據集成
11.2.3 數據抽取與數據變換
11.2.4 數據歸約
11.3 數據挖掘算法
11.3.1 概念描述:特徵化與比較
11.3.2 關聯規則挖掘
11.3.3 分類和預測
11.3.4 聚類分析
11.4 模式評價與知識表示
11.5 數據挖掘的套用
11.5.1 數據挖掘工具
11.5.2 數據挖掘商業模型及套用行業
參考書目
