数据仓库与数据分析教程（第2版）

数据仓库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与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及过程。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、大数据技术篇4部分，共12章。

本书可作为高校计算机、信息管理类专业本科生和研究生的教材，也可供企事业单位信息管理部门及行业应用人员参考使用。

目录
- 前辅文
- 第1篇数据仓库技术
  - 第1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 数据仓库数据的其他3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1
  - 第2章操作型数据存储
    - 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2
  - 第3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3
- 第2篇联机分析处理技术
  - 第4章概述及模型
    - 4.1 OLAP技术概述
    - 4.2 多维数据模型
      - 4.2.1 基本概念
      - 4.2.2 星形模型、雪片模型和事实群模型
    - 4.3 多维分析操作
      - 4.3.1 多维分析的基础：聚集
      - 4.3.2 常用的多维分析操作
      - 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
    - 小结
    - 习题4
  - 第5章数据方体的存储、预计算和缩减
    - 5.1 数据方体格结构
      - 5.1.2 数据方体格
    - 5.2 数据方体的存储
      - 5.2.1 MOLAP
      - 5.2.2 ROLAP
      - 5.2.3 MOLAP和ROLAP实现机制的比较
    - 5.3 数据方体的预计算
      - 5.3.1 预计算相关概念
      - 5.3.2 单表和多表
      - 5.3.3 完整数据方体预计算方法
      - 5.3.4 部分数据方体预计算方法
    - 5.4 数据方体缩减技术
      - 5.4.1 Dwarf数据方体
      - 5.4.2 Condensed数据方体
      - 5.4.3 Quotient数据方体
    - 小结
    - 习题5
  - 第6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6
- 第3篇数据挖掘技术
  - 第7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7
  - 第8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的广度优先搜索算法
      - 8.3.3 基于FP-Growth的深度优先搜索算法
    - 小结
    - 习题8
  - 第9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 神经网络分类方法
    - 9.6 文本分类实践案例：精准营销中搜狗用户画像挖掘
      - 9.6.1 分词与文本表示
      - 9.6.2 数据简介
      - 9.6.3 数据分析
    - 小结
    - 习题9
  - 第10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
    - 10.3 文本聚类的典型应用：话题检测
      - 10.3.1 识别单个话题
      - 10.3.2 PLSA方法
      - 10.3.3 改进的PLSA方法
      - 10.3.4 LDA方法
    - 10.4 实践案例：用LDA实现话题检测
      - 10.4.1 背景及数据
      - 10.4.2 数据预处理
      - 10.4.3 话题检测
    - 小结
    - 习题10
  - 第11章推荐系统
    - 11.1 概述
      - 11.1.1 推荐系统与网络大数据
      - 11.1.2 推荐系统的产生与发展
      - 11.1.3 推荐系统的本质
    - 11.2 推荐系统的系统架构
      - 11.2.1 用户建模
      - 11.2.2 推荐引擎
    - 11.3 典型推荐算法介绍
      - 11.3.1 基于内容的推荐算法
      - 11.3.2 基于协同过滤的推荐算法
      - 11.3.3 基于上下文的推荐算法
      - 11.3.4 层次化上下文推荐算法
    - 11.4 大数据环境下的推荐系统
      - 11.4.1 特点与挑战
      - 11.4.2 关键技术
    - 11.5 开源大数据典型推荐软件
    - 11.6 大数据推荐系统研究面临的问题
    - 小结
    - 习题11
- 第4篇大数据技术
  - 第12章大数据技术概述
    - 12.1 大数据处理与分析的理论与技术
    - 12.2 大数据的特征
    - 12.3 大数据与数据仓库
    - 12.4 大数据时代的数据仓库Hive
      - 12.4.1 Hive的工作组件
      - 12.4.2 Hive的工作流程
      - 12.4.3 Hive的数据模型
      - 12.4.4 Hive的工作机制
    - 12.5 大数据分析
      - 12.5.1 大数据分析的挑战
      - 12.5.2 深度学习模型简介
    - 小结
    - 习题12
  - 参考文献

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