《数据仓库和数据挖掘》在论述数据仓库和数据挖掘技术基本概念的基础上来自，系统和深入地剖析了数据仓库的模型，以数据仓库为应用平台的联机分析处理(OLAP)技术，以证券行业为对象的数据仓库的开发实例，数据库挖掘、文本挖掘、Web挖掘、传大铁数据挖掘软件360百科，以及数据挖掘的应用，尤其在竞争情报系统和客户关系管理中的应用。
- 中文名称 数据仓库和数据挖掘
- 出版日期 2006年04月
- 页数 294 页
- 重约 0.514KG
- 作/译者 苏新宁
百科名望情氧片
作/译者:苏新宁 出版社:清华大学出版社
数据仓库和数据挖掘 ISBN:9787302126485 [十位:7302126488]
定价:￥29.00
适用读者
本书可供我国企业界、情报界、咨询界、教育界的信息分析、竞争情报、信息管理、知识管理、战略管理和软科学研究从业者的专业进修,以及高等院校师生教学和参考之用。
图书目录
第1章 绪论
1.1 企业用户关心的新问题
1.2 解决问题的一项新技术--数据仓库
1.3 数据仓库的商业应用
1.4 数据仓库与信息管理
1.5 信息管理的新问题催生数据挖掘
1.6 数据挖掘与信息管理
1.7 数据仓库与数据挖掘
1.8 数据仓库与非结构化数据的管理
1.9 数据仓库来自与传统数据库长期共存
告际汽希 第2章 数据仓库概述
2.1 从传统数据库到数据仓库
2.1.1 传统数据库的不足
2.1.2 数据仓库与传统数据库的区别
2.2 数据仓库的基本概念
2.2.1 外部数据源
2.2.2 数据抽取
2.2.3 抽取存储区
2.2.4 数据清洗
2.2.5 数据转换
2.2.6 元数据
2.2.7 数据集市
2.3 数据仓库的体系结构
2.3.1 数据仓库系统的三个层次
360百科 2.3.2 数据仓库的构造模式
2.4 数据仓库的特点
2.4.1 面向主题
2.4.2 数据的集成性
2.4.3 数据的非易失性
2.4.4 数据的时变性
2.5 数据仓库的数据组织
2.5.1 数据仓库的数据综合
2.5.2 数据仓库中的时间分割
2.5.3 数据宜展承酒胡仓库中的数据组织
第3作亮常集首就观求强波室章 数据仓库中的模型
3.1 数据仓库中数据模型概述
3.2 数据仓库策罪费钟请的概念模型
3.2.1 企业模型的建立
3.2.2 数据模型的规范
洋测看鲜查合则 3.2.3 常见的概念模型
3.3 逻辑模型与物理模型
3.3.1 逻辑数据模型的特点
3.3.2 物理模型的设计要点
3.3.3 病迫事实表的设计
3.3.4 维动练织明补径度表的设计
3.3.5 物理模型的设计对数据仓库性能的影响
3.4 元数据模型
3.4.1 元数据的类型
3.4.2 形背见月亮元数据的作用
3.4.3 元数拉假改明晶科老功据的收集与维护
3.4.4 元数据的使用
什晶理刑免 3.5 数据仓库的粒度模型
3.5.1 粒波显元少独宜给顺争度的划分
