数据仓库与数据分析教程

数据仓库技术和数据分析技术是信息领域的核心技术之一，是基于海量数据的决策支持系统体系化环境的核心。

本书详尽地介绍了数据仓库和数据分析技术的基本概念和基本原理，建立数据仓库和进行数据分析的方法和过程。全书分为数据仓库技术篇、联机分析处理技术篇、数据挖掘技术篇三部分，共10章。附录中介绍了一些典型的数据仓库产品和工具。

本书可以作为高等学校计算机专业、信息管理专业以及其他相关专业本科生和研究生的教材和参考书，也可以作为企事业单位信息管理部门及相关行业从事数据库和数据仓库的研究与开发人员、数据分析人员和管理人员的参考资料。

目录
- 前辅文
- 第一篇数据仓库技术
  - 第一章从数据库到数据仓库
    - 1.1 数据仓库产生的原因
      - 1.1.1 操作型数据处理
      - 1.1.2 分析型数据处理
      - 1.1.3 两种数据处理模式的差别
      - 1.1.4 数据库系统的局限性
    - 1.2 数据仓库的基本概念
      - 1.2.1 主题与面向主题
      - 1.2.2 数据仓库的其他三个特征
      - 1.2.3 数据仓库的功能
    - 1.3 数据仓库的体系结构
    - 1.3.1 体系结构
    - 1.3.2 数据集市
    - 小结
    - 习题
  - 第二章操作数据存储
    - 2.1 什么是ODS
      - 2.1.1 ODS 的定义及特点
      - 2.1.2 ODS 的功能和实现机制
    - 2.2 DB~ODS~DW 体系结构
      - 2.2.1 ODS 与DW
      - 2.2.2 DB~ODS~DW 三层体系结构
    - 小结
    - 习题
  - 第三章数据仓库中的数据及组织
    - 3.1 数据仓库中的数据组织
    - 3.2 数据仓库中数据的追加
    - 3.3 数据仓库中的元数据
      - 3.3.1 元数据的定义
      - 3.3.2 元数据的分类
      - 3.3.3 元数据管理的标准化
    - 小结
    - 习题
- 第二篇联机分析处理技术
  - 第四章概述及模型
    - 4.1 OLAP 技术概述
      - 4.1.1 OLAP 的起源
      - 4.1.2 OLAP 的定义
      - 4.1.3 OLAP 与OLTP 的区别
      - 4.1.4 OLAP 核心技术
    - 4.2 多维数据模型
      - 4.2.1 基本概念
      - 4.2.2 星形､雪片和事实群模型
    - 4.3 多维分析操作
      - 4.3.1 多维分析基础:聚集
      - 4.3.2 常用多维分析操作
      - 4.3.3 其他多维分析操作
      - 4.3.4 聚集的一些限制
      - 4.3.5 水平层次结构和非水平层次结构
    - 4.4 多维查询语言
      - 4.4.1 MDX 简介
      - 4.4.2 MDX 对象模型
    - 4.5 多维数据展示
      - 4.5.1 三维数据展示
      - 4.5.2 高维数据展示
    - 小结
    - 习题
  - 第五章数据方体的存储､预计算和缩减
    - 5.1 数据方体的存储
      - 5.1.1 MOLAP
      - 5.1.2 ROLAP
      - 5.1.3 MOLAP 和ROLAP 实现机制的比较
    - 5.2 数据方体的预计算
      - 5.2.1 预计算的相关概念
      - 5.2.2 数据方体格结构
      - 5.2.3 数据方体格存储方法
    - 5.3 完整数据方体的预计算方法
      - 5.3.1 流水线算法
      - 5.3.2 BUC 算法
    - 5.4 部分数据方体的预计算方法
      - 5.4.1 BPUS 算法
      - 5.4.2 PBS 算法
    - 5.5 数据方体的缩减技术
      - 5.5.1 Dwarf 数据方体
      - 5.5.2 Condensed 数据方体
      - 5.5.3 Quotient 数据方体
    - 小结
    - 习题
  - 第六章数据方体的索引､查询和维护
    - 6.1 数据方体的索引技术
      - 6.1.1 树索引
      - 6.1.2 位图索引
    - 6.2* 数据方体的查询处理和优化技术
      - 6.2.1 子查询划分技术
      - 6.2.2 子查询处理及优化技术
    - 6.3* 数据方体的维护技术
    - 小结
    - 习题
- 第三篇数据挖掘技术
  - 第七章数据挖掘概述
    - 7.1 数据挖掘简介
      - 7.1.1 数据挖掘的特点
      - 7.1.2 数据挖掘与KDD
      - 7.1.3 数据挖掘与OLAP
      - 7.1.4 数据挖掘与数据仓库
      - 7.1.5 数据挖掘的分类
      - 7.1.6 数据挖掘的应用
    - 7.2 数据挖掘算法的组件化思想
      - 7.2.1 模型或模式结构
      - 7.2.2 数据挖掘的任务
      - 7.2.3 评分函数
      - 7.2.4 搜索和优化方法
      - 7.2.5 数据管理策略
      - 7.2.6 组件化思想的应用
    - 小结
    - 习题
  - 第八章频繁模式挖掘
    - 8.1 频繁项集和关联规则
      - 8.1.1 问题描述
      - 8.1.2 关联规则分类
      - 8.1.3 关联规则挖掘的经典算法Apriori
      - 8.1.4 关联规则挖掘的重要算法FP-Growth
      - 8.1.5 其他关联规则挖掘方法
      - 8.1.6 关联规则的兴趣度
    - 8.2 序列模式挖掘
      - 8.2.1 问题描述
      - 8.2.2 GSP 算法
      - 8.2.3 PrefixSpan 算法
    - 8.3 频繁子图挖掘
      - 8.3.1 问题描述
      - 8.3.2 基于Apriori 的宽度优先算法
      - 8.3.3 基于FP-Growth 的深度优先搜索算法
    - 小结
    - 习题
  - 第九章预测建模:分类和回归
    - 9.1 预测建模简介
      - 9.1.1 用于预测的模型结构
      - 9.1.2 用于预测的评分函数
      - 9.1.3 用于预测的搜索和优化策略
    - 9.2 决策树分类
      - 9.2.1 建树阶段
      - 9.2.2 剪枝阶段
      - 9.2.3 分类规则的生成
      - 9.2.4 可扩展性问题
      - 9.2.5 其他问题
    - 9.3 贝叶斯分类
      - 9.3.1 基本概念
      - 9.3.2 朴素贝叶斯分类
    - 9.4 支持向量机分类
      - 9.4.1 线性可分时的二元分类问题
      - 9.4.2 线性不可分时的二元分类问题
      - 9.4.3 多元分类问题
      - 9.4.4 可扩展性问题
    - 9.5 人工神经网络分类
      - 9.5.1 神经网络的组成
      - 9.5.2 神经网络的分类方法
    - 小结
    - 习题
  - 第十章描述建模:聚类
    - 10.1 聚类分析简介
      - 10.1.1 对象间的相似性
      - 10.1.2 其他相似性度量
    - 10.2 聚类方法概述
      - 10.2.1 基于划分的聚类方法
      - 10.2.2 基于密度的聚类方法
      - 10.2.3 基于层次的聚类方法
      - 10.2.4 基于模型的聚类方法
      - 10.2.5 基于方格的聚类方法
    - 小结
    - 习题
  - 附录一产品与工具
    - 附录A IBM 数据仓库解决方案
    - 附录B Oracle 数据仓库解决方案
    - 附录C Microsoft SQL Server 2005 数据仓库解决方案
    - 附录D Sybase 数据仓库解决方案
    - 附录E Group 1 Sagent 介绍
    - 附录F Informatica 介绍
  - 附录二中英文术语对照
  - 参考文献

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