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数据仓库与数据挖掘教E?PDF 下蝲


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相关截图Q?br />


资料介：
本书较详l地介绍了数据仓库和数据挖掘的原理、方法及应用技术。全书共?4章，分ؓ4。第1章ؓl论，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念及其怺关系Q?W?~6章ؓ数据仓库原理及应用篇Q主要介l数据仓库的概念模型、逻辑模型和物理模型，以及数据仓库的规划、设计、实施和OLAP应用{； W?~10章ؓ传统数据挖掘原理及算法篇Q介l数据的属性类型与怼性度量、关联规则挖掘、分c规则挖掘、聚cd析和ȝҎ(gu)掘算法等Q?W?1~14章ؓ数据挖掘创新，主要内容取自~者近q指导研I生发表的学术论文，q根据教学需要进行适当补充修改而成Q包括؜合属性数据、数据流和不定数据的聚cd析，以及量子遗传聚类法{?本书可作为普通高{院校计机专业与IT相关专业高年U本U生和研I生的教材，也可作ؓl济理cM业同名课E的教材和参考书Q还可作为电(sh)子商务、金融保险等行业数据理与数据分析h员的培训教材或自学参考书?/span>


资料目录Q?/strong>

W?章A?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.1数据仓库概述

1.1.1从传l数据库到数据仓?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.1.2数据仓库?个特?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.1.3数据仓库pȝ

1.1.4数据仓库pȝ体系l构

1.1.5数据仓库数据的粒度与l织

1.2数据挖掘概述

1.2.1数据挖掘产生的背?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.2.2数据挖掘与知识发?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.2.3数据挖掘的数据来?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.2.4数据挖掘的Q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.2.5数据挖掘的步?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.2.6数据挖掘的应?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.3数据仓库与数据挖?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
1.3.1数据仓库与数据挖掘的区别

1.3.2数据仓库与数据挖掘的关系

1.4教程章节l织与学时徏?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
?fn)?

W?章数据仓库原?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
2.1多数据源问题

2.2数据预处?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
2.2.1数据清洗

2.2.2数据变换

2.2.3数据归约

2.3ER模型

2.4数据仓库的概忉|?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
2.4.1多维数据模型

2.4.2l度与粒?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
2.5数据仓库的逻辑模型

2.5.1多维数据库系l?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
2.5.2星Ş模型

2.5.3雪花模型

2.6数据仓库的物理模?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
2.6.1位图索引模型

2.6.2q义索引模型

2.6.3q接索引模型

2.6.4RAID存储l构

?fn)?

W?章数据仓库的设计开发应?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.1数据仓库设计的特?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.2数据仓库pȝ开发过E?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.3数据仓库pȝ的规?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.4数据仓库的设?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.4.1需求分?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.4.2概念设计

3.4.3逻辑设计

3.4.4物理设计

3.5数据仓库的实?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.5.1数据仓库的创?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.5.2数据的抽取、{换和加蝲

3.6数据仓库pȝ的开?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.6.1开发Q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.6.2开发方?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.6.3pȝ试

3.7数据仓库pȝ的应?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
3.7.1用户培训

3.7.2决策支持

3.7.3l护评估

?fn)?

W?章警务数据仓库的实现

4.1SQL Server 2008 R2

4.1.1SQL Server的服务功?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.1.2SQL Server Management Studio

4.1.3Microsoft Visual Studio

4.2创徏集成服务目与SSIS?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.3配置“旅馆_ETL”数据Q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.3.1创徏“旅馆_ETL”对象

4.3.2配置“旅馆_ETL”参数

4.4配置“人员_ETL”数据Q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.4.1创徏“人员_ETL”对象

4.4.2配置“人员_ETL”参数

4.5配置“旉_ETL”数据Q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.5.1创徏“旉_ETL”对象

4.5.2配置“旉_ETL”参数

4.6配置“入住_ETL”数据Q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.6.1创徏“入住_ETL”对象

4.6.2配置“入住_ETL”参数

4.7部v前面配置的SSIS?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.7.1包另存到SSIS服务?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
4.7.2创徏作业代理

?fn)?

W?章联机分析处理技?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.1OLAP概述

5.1.1OLAP的定?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.1.2OLAP?2条准?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.1.3OLAP的简要准?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.1.4OLAPpȝ的基本结?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.2OLAP的多l分析操?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.2.1切片

5.2.2切块

5.2.3旋{

5.2.4d

5.3OLAPpȝ的分c?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.3.1多维OLAP

5.3.2关系OLAP

5.3.3MOLAP与ROLAP的比?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.3.4混合OLAP

5.4OLAP、DW与DM的关p?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.4.1OLAP、DW与DM的联p?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.4.2OLAP、DW与DM的区?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.4.3OLAP与DW的关p?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.4.4OLAP与DM的关p?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
5.5DOLAM决策支持pȝҎ(gu)

?fn)?

W?章警务数据仓库的OLAP应用

6.1创徏分析服务目

6.1.1q入商业开发^?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
6.1.2创徏分析服务目

6.2配置目的数据源

6.3构徏数据源视?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
6.4创徏多维数据?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
6.5配置l的层次l构

6.5.1配置日期l的层次

6.5.2配置地址l的层次

6.5.3配置人员l的层次

6.5.4配置旅馆l的层次

6.6d人口来源地址l?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
6.7分析服务目的部|?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
6.8览多维数据?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
?fn)?

W?章数据的属性与怼?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.1数据集的l构

7.1.1二维?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.1.2数据矩阵

7.2属性的cd

7.2.1q箋属?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.2.2L属?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.2.3分类属?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.2.4二元属?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.2.5序数属?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.2.6数值属?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.3怼度与相异?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.3.1数值属性的距离

7.3.2分类属性的怼?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.3.3余u怼?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
7.3.4混合属性的相异?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
?fn)?

W?章关联规则挖?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.1兌规则的概?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.1.1基本概念

8.1.2w的性质

8.2兌规则的Apriori法

8.2.1发现频繁w

8.2.2产生兌规则

8.3FP增长算?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.3.1法的背?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.3.2构造FP树(wi)

8.3.3生成频繁w

8.4兌规则的评?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.4.1支持度和|信度的不

8.4.2相关性分?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.5序列模式发现法

8.5.1序列模式的概?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.5.2cApriori法

8.6兌规则其他法

8.6.1频繁w法优化

8.6.2CLOSE法

8.6.3时态关联规?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
8.6.4含负的兌规则

?fn)?

W?章分c规则挖?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
9.1分类问题概述

9.2k近dcL

9.3决策?wi)分cL?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
9.3.1决策?wi)生成框?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
9.3.2ID3分类Ҏ(gu)

9.3.3决策?wi)的剪?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
9.3.4C4.5法

9.4贝叶斯分cL?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
9.4.1贝叶斯定?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
9.4.2朴素贝叶斯分cd

9.4.3朴素贝叶斯分cL法的改进

9.5其他分类Ҏ(gu)

?fn)?

W?0章聚cd析方?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.1聚类分析原理

10.1.1聚类分析概述

10.1.2聚类的数学定?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.1.3的常见cd

10.1.4聚类框架及性能要求

10.1.5的距离

10.2划分聚类法

10.2.1划分聚类框架

10.2.2划分聚类的质?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.2.3kmeans法

10.2.4I簇与离点

10.2.5k中心点法

10.3层次聚类Ҏ(gu)

10.3.1层次聚类{略

10.3.2AGNES法

10.3.3DIANA法

10.4密度聚类Ҏ(gu)

10.4.1基本概念

10.4.2法描述

10.4.3计算实例

10.4.4法的性能分析

10.5聚类的质量评?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.5.1的数目估计

10.5.2外部质量评h(hun)

10.5.3内部质量评h(hun)

10.6ȝҎ(gu)?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.6.1相关问题概述

10.6.2Z距离的方?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.6.3Z相对密度的方?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
10.7其他聚类Ҏ(gu)

?fn)?0

W?1章؜合属性数据的聚类分析

11.1混合属性数据集聚类

11.1.1混合属性数据普遍存?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
11.1.2kprototypes法

11.1.3kprototypes法的不?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
11.2改进的kprototypes法

11.2.1加权频率原型

11.2.2L属性的频率相异?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
11.2.3改进的kprototypes法

11.3通聚c融合算?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
11.3.1聚类融合Ҏ(gu)

11.3.2通聚c融?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
11.3.3聚类融合优化法

?fn)?1

W?2章数据流挖掘与聚cd?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.1数据挖掘的概念

12.1.1数据的定义

12.1.2数据挖掘的d

12.2数据处理技?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.2.1概要数据l构

12.2.2旉倾斜技?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.2.3数据聚cȝ要求

12.2.4数据聚cȝ一般步?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.3两层数据聚cL?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.4三层数据聚cL?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.52k近邻聚cȝ?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.5.1法设计动因

12.5.2定义2k近邻集

12.5.3在线2k近邻集生成

12.5.42k近邻集法

12.5.52k近邻聚cȝ?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
12.5.6实例计算l果

?fn)?2

W?3章不定数据的聚cd?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
13.1不确定数据挖掘概q?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
13.1.1不确定数据的产生

13.1.2不确定数据的U类

13.1.3不确定数据的聚类

13.2Z相对密度的不定数据聚类法

13.2.1Z相对密度的聚cL想

13.2.2不确定相异度与k近邻集

13.2.3不确定k近d?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
13.2.4RDBCAU法描述

13.2.5计算实例

13.3不确定分cd性数据聚cȝ?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
13.3.1传统分类属性相似度

13.3.2分类属性加权相似度

13.3.3分类属性双重加权相似度

13.3.4不确定分cd性双重加权相似度

13.3.5Zq通分支的不确定分cd性聚cȝ?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
?fn)?3

W?4章量子计与量子遗传聚类法

14.1量子计算与数据挖?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.1.1量子计算的诞?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.1.2量子计算研究

14.1.3量子数据挖掘法

14.2量子计算原理

14.2.1量子态与量子比特

14.2.2量子门与基本q算

14.2.3量子U缠Ҏ(gu)?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.3l典量子法

14.3.1量子傅里叶变?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.3.2Shor因子分解法

14.3.3Grover法

14.4Z3D角度~码的量子遗传算?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.4.1量子遗传法

14.4.2量子3D角度~码

14.4.3解空间的映射

14.4.4量子染色体更?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.4.5量子位的变异

14.4.6QGAB3DC法

14.5量子遗传聚类法

14.5.1属性值q分位C极差

14.5.2Z极差的广义加权距?br style="margin: 0px; padding: 0px;" />
14.5.3量子遗传聚类法

?fn)?4

参考文?/span>


 
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