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數據倉庫與數據挖掘/人工智慧核心系列/電腦前沿技術叢書

  • 作者：編者:錢育蓉|責編:王芳//李曄
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302684138
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：229
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以培養高級數據應用人才為目標，主要介紹數據倉庫與數據挖掘技術的基本原理和應用方法。
    全書共13章，主要內容包括數據倉庫的概念與體系結構、數據、數據存儲、OLAP與數據立方體、數據挖掘基礎、關聯規則演算法、分類、統計分析、神經網路、聚類分析、非結構化數據挖掘、知識圖譜、大數據挖掘演算法。
    本書內容循序漸進、深入淺出、概念清晰、條理性強。本書既重視理論知識的講解，又強調應用技能的培養，除了介紹演算法的主要思想和理論基礎，還給出具體實例，利用演算法解決實例中的任務。通過對具體實例的學習和實踐，使讀者掌握數據倉庫和數據挖掘中必要的知識點，達到學以致用的目的。
    本書既可作為高等學校軟體工程和電腦專業的教材，也可供從事相關領域工作的技術人員學習和參考。
作者介紹
編者:錢育蓉|責編:王芳//李曄
目錄
第1章  數據倉庫的概念與體系結構
  1.1  數據倉庫的興起
    1.1.1  數據管理技術的發展
    1.1.2  數據倉庫的萌芽
  1.2  數據倉庫的基本概念
    1.2.1  元數據
    1.2.2  數據粒度
    1.2.3  數據模型
    1.2.4  ETL
    1.2.5  數據集市
  1.3  數據倉庫的特點與組成
    1.3.1  數據倉庫的特點
    1.3.2  數據倉庫的組成
  1.4  數據倉庫的體系結構
    1.4.1  傳統數據倉庫的體系結構
    1.4.2  傳統數據倉庫系統在大數據時代所面臨的挑戰
    1.4.3  大數據時代的數據倉庫
  小結
  習題
第2章  數據
  2.1  數據的概念與內容
  2.2  數據屬性與數據集
  2.3  數據預處理
    2.3.1  數據預處理的意義
    2.3.2  數據清洗
    2.3.3  數據集成
    2.3.4  數據變換
    2.3.5  數據歸約
  小結
  習題
第3章  數據存儲
  3.1  數據倉庫的數據模型
    3.1.1  數據倉庫的概念模型
    3.1.2  數據倉庫的邏輯模型
    3.1.3  數據倉庫的物理模型
  3.2  元數據存儲
    3.2.1  元數據的概念
    3.2.2  元數據的分類方法
    3.2.3  元數據的管理
    3.2.4  元數據的作用
  3.3  數據集市
    3.3.1  數據集市的概念
    3.3.2  數據集市的類型
  3.4  大數據存儲技術
    3.4.1  傳統資料庫管理系統
    3.4.2  NoSQL資料庫
  小結
  習題
第4章  OLAP與數據立方體
  4.1  OLAP的概念

    4.1.1  OLAP的含義與基本概念
    4.1.2  OLAP出現的原因——發展背景
    4.1.3  OLAP參考標準——12條準則
  4.2  多維分析操作
    4.2.1  多維分析操作的定義
    4.2.2  多維分析操作的必要性
    4.2.3  多維分析操作的內容
    4.2.4  多維分析操作實例展現
  4.3  基本數據模型
    4.3.1  基本數據模型的形式
    4.3.2  MOLAP的定義、架構及優劣勢分析
    4.3.3  ROLAP的定義、架構及優劣勢分析
    4.3.4  MOLAP與ROLAP的比較
    4.3.5  HOLAP的形成
……
第5章  數據挖掘基礎
第6章  關聯規則演算法
第7章  分類
第8章  統計分析
第9章  神經網路
第10章  聚類分析
第11章  非結構化數據挖掘
第12章  知識圖譜
第13章  大數據挖掘演算法
參考文獻

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