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书       名 :
著       者 :
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I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
数据仓库与数据挖掘技术
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    731304030X
  • 作      者:
    刘翔编著
  • 出 版 社 :
    上海交通大学出版社
  • 出版日期:
    2005
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编辑推荐
    《数据仓库与数据挖掘技术》以企业信息化为基点,从理论与实际应用角度,全面深入地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本理论与应用方法。主要内容包括:数据库与数据仓库应用系统分析,微软SQL Server 2000数据仓库工具,数据仓库结构及其创建,数据仓库开发过程,数据转换服务(DTS),联机分析处理(OLAP)的MDX表示与实现,数据挖掘基础,常用的知识发现技术,微软SQLServer 2000数据挖掘技术。《数据仓库与数据挖掘技术》注重工程实践性,实用性强,可以帮助读者全面掌握数据仓库构建与数据挖的方法和步骤,开发出具有实用价值的数据仓库系统。<br>《数据仓库与数据挖掘技术》适用于高等院校信息管理与信息系统专业、电子商务专业、物流管理专业等相关专业本科生教材,也可作为金融类、管理类有关专业研究生教材,同时,对企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员有重要参考价值。
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内容介绍
    企业信息化是一项革命性工程,《数据仓库与数据挖掘技术》以企业信息化为基点,介绍基于ERP数据仓库系统的概念、体系结构、开发方法及步骤。<br>全书共分9章。第1章主要介绍企业信息化发展历程、数据库与数据仓库概念、特点、区别、联系及数据仓库系统在企业应用概况;第2章介绍数据仓库开发工具——微软SQL Server 2000数据仓库体系结构及应用技术;第3章介绍数据仓库结构及其创建,包括数据仓库数据库、事实表、维度表及多维数据集创建;第4章介绍数据仓库开发完整过程,包括项目系统规划、用户需求确定、系统分析、系统设计、系统实现、系统试用及扩充;第5章介绍DTS基本概念、DTS包的创建、设置及使用,如何利用DTS包把数据源自动转入数据创库;第6章介绍OLAP的MDX表示与实现,涉及OLAP的基本分析动作的MDX语言表示与实现及OLAP的前端展现方式,提供了丰富的MDX语言程序实例;第7章介绍数据挖掘基础,主要包括数据发掘的概念、数据发掘技术、工具、方法及步骤;第8章介绍常用的知识发现技术及数据挖掘方法,主要包括依赖性分析、聚类分析、基于神经网络的数据挖掘方法、基于遗传算法的数据挖掘方法及基于粗糙集的数据挖掘方法;第9章介绍SQL Server 2000数据挖掘技术。<br>《数据仓库与数据挖掘技术》注重工程实践性,实用性强,可以帮助读者全面掌握数据仓库构建与数据挖的方法和步骤,开发出具有实用价值的数据仓库系统。<br>《数据仓库与数据挖掘技术》适用于高等院校信息管理与信息系统专业、电子商务专业、物流管理专业等相关专业本科生教材,也可作为金融类、管理类有关专业研究生教材,同时,对企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员有重要参考价值。<br>
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目录
    1 数据库与数据仓库应用系统<br>1.1 企业信息<br>1.2 决策支持系统<br>1.3 数据库到数据仓库的演变<br>1.4 数据仓库在企业领域应用概述<br>2 SQL Server 2000 数据仓库工具  <br>2.1 关系型数据库管理系统<br>2.2 Analysis Services<br>3 数据仓库结构及其创建<br>3.1 数据仓库数据库<br>3.2 事实数据表<br>3.3 维度表<br>3.4 维度<br>3.5 多维数据集<br>4 企业数据仓库开发过程<br>4.1 项目系统规划及可行性报告 <br>4.2 确定用户需求<br>4.3 系统分析<br>4.4 系统设计<br>4.5 系统实现<br>4.6 试用<br>4.7 扩充<br>5 数据转换服务  <br>5.1 DTS概述<br>5.2 DTS包<br>5.3 数据转换<br>5.4 使用DTS包<br>5.5 创建DTS包<br>5.6 DTS的高级使用<br>6 OLAP的MDX表示与实现<br>6.1 OLAP的基本分析动作<br>6.2 OLAP与MDX<br>6.3 OLAP的前端展现方式<br>6.4 OLAP的局限性<br>7 数据挖掘基础<br>7.1 数据发掘的概述<br>7.2 数据发掘技术和工具<br>7.3 数据挖掘方法及步骤<br>8 常用的知识发现技术<br>8.1 依赖性分析<br>8.2 聚类分析<br>8.3 基于神经网络的数据挖掘方法<br>8.4 基于遗传算法的数据挖掘方法<br>8.5 基于粗糙集的数据挖掘方法<br>9 SQL Server2000 数据挖掘技术<br>9.1 数据挖掘数学模型<br>9.2 用DTS建立数据挖掘模型<br>9.3 使用Pivot Table服务进行数据挖掘<br>
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