第1章 概述
1. 1 數(shù)據(jù)庫與決策支持技術的發(fā)展
1. 1. 1 數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展
1. 1. 2 決策支持技術的發(fā)展
1. 2 數(shù)據(jù)倉庫技術的發(fā)展
1. 2. 1 數(shù)據(jù)倉庫概念的提出
1. 2. 2 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展
1. 2. 3 數(shù)據(jù)倉庫技術的興起
1. 2. 4 數(shù)據(jù)倉庫的動態(tài)
1. 3 數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展
1. 3. 1 數(shù)據(jù)挖掘研究和應用面臨的挑戰(zhàn)
1. 3. 2 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關系
1. 4 數(shù)據(jù)倉庫未來發(fā)展方向
第2章 數(shù)據(jù)倉庫原理
2. 1 數(shù)據(jù)倉庫的概念
2. 1. 1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
2. 1. 2 數(shù)據(jù)倉庫的特征
2. 1. 3 數(shù)據(jù)集市
2. 2 數(shù)據(jù)倉庫的技術要求
2. 3 數(shù)據(jù)倉庫的結構
2. 3. 1 數(shù)據(jù)倉庫的自項向下結構
2. 3. 2 數(shù)據(jù)倉庫的自底向上結構
2. 3. 3 企業(yè)級數(shù)據(jù)集市結構
2. 3. 4 數(shù)據(jù)存儲/數(shù)據(jù)集市結構
2. 3. 5 分布式數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市結構
2. 3. 6 分布式知識管理結構
2. 3. 7 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的結構
2. 3. 8 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織
2. 4 元數(shù)據(jù)
2. 4. 1 元數(shù)據(jù)的由來
2. 4. 2 元數(shù)據(jù)的定義
2. 4. 3 元數(shù)據(jù)的主要作用
2. 4. 4 元數(shù)據(jù)的分類
2. 4. 5 元數(shù)據(jù)的標準化
2. 4. 6 OIM簡介
第3章 數(shù)據(jù)倉庫的設計
3. 1 數(shù)據(jù)倉庫的方法論
3. 2 數(shù)據(jù)倉庫規(guī)劃
3. 3 數(shù)據(jù)倉庫體系結構
3. 4 數(shù)據(jù)倉庫的技術體系結構
3. 5 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織
3. 5. 1 維表和事實表構成的關系型數(shù)據(jù)倉庫
3. 5. 2 多維數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)組織
3. 5. 3 兩種數(shù)據(jù)組織的等價性
3. 5. 4 虛擬數(shù)據(jù)倉庫
3. 6 數(shù)據(jù)倉庫的粒度
3. 6. 1 粒度確定
3. 6. 2 粒度劃分示例
3. 7 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)
3. 7. 1 定義體系結構
3. 7. 2 決策者的需求
3. 7. 3 主題區(qū)分析
3. 7. 4 源系統(tǒng)分析
3. 7. 5 變換設計
3. 7. 6 物理數(shù)據(jù)庫設計
3. 7. 7 最終用戶訪問方法的設計. 定義和開發(fā)
3. 7. 8 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)
3. 7. 9 數(shù)據(jù)倉庫填充和實施
3. 7. 10 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)流程
3. 8 數(shù)據(jù)倉庫解決方案
3. 8. 1 Sybase提供的數(shù)據(jù)倉庫解決方案
3. 8. 2 SAS提供的數(shù)據(jù)倉庫解決方案
3. 8. 3 Platinum提供的數(shù)據(jù)倉庫解決方案
3. 8. 4 其他解決方案
第4章 數(shù)據(jù)倉庫管理技術
4. 1 數(shù)據(jù)倉庫管理的基本問題
4. 2 數(shù)據(jù)倉庫中的多維建模技術
4. 2. 1 多維模型的兩種結構
4. 2. 2 多維建模在決策支持系統(tǒng)中的應用
4. 2. 3 多維建模面臨的挑戰(zhàn)
4. 3 休眠數(shù)據(jù)管理
4. 3. 1 問題的提出
4. 3. 2 休眠數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)倉庫的影響
4. 3. 3 解決方案
4. 4 元數(shù)據(jù)的管理
4. 4. 1 早期的數(shù)據(jù)管理:從內部管理到數(shù)據(jù)字典
4. 4. 2 企業(yè)級中心知識庫的管理方法
4. 4. 3 傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理方法
4. 4. 4 元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫管理功能
4. 4. 5 數(shù)據(jù)倉庫研究項目和元數(shù)據(jù)管理介紹
4. 4. 6 評估元數(shù)據(jù)的價值
4. 4. 7 管理元數(shù)據(jù)
4. 5 數(shù)據(jù)倉庫管理工具
第5章 聯(lián)機分析處理
5. 1 概述
5. 1. 1 OLAP的出現(xiàn)
5. 1. 2 OLAP的定義
5. 1. 3 OLAP的結構
5. 1. 4 OLAP的一些基本概念
5. 1. 5 OLAP的基本分析操作
5. 1. 6 OLAP與OLTP的比較
5. 2 多維OLAP與關系OLAP
5. 2. 1 多維數(shù)據(jù)存儲與關系數(shù)據(jù)存儲
5. 2. 2 OLAP服務器
5. 2. 3 MOLAP
5. 2. 4 ROLAP
5. 3 OLAP技術分析
5. 3. 1 結構分析
5. 3. 2 數(shù)據(jù)存儲和管理
5. 3. 3 數(shù)據(jù)存取
5. 3. 4 多維模型的實現(xiàn)技術
5. 3. 5 OLAP的12條準則
5. 3. 6 OLAP服務器和工具的評價
5. 4 實用OLAP技術簡介
5. 4. 1 Oracle OLAP工具
5. 4. 2 Oracle Express Server技術特色
5. 4. 3 Informix OLAP工具
第6章 數(shù)據(jù)挖掘技術
6. 1 數(shù)據(jù)挖掘概念. 方法與任務
6. 1. 1 基本概念
6. 1. 2 數(shù)據(jù)挖掘的任務與分類
6. 1. 3 數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術
6. 1. 4 數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀與應用
6. 2 關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)
6. 2. 1 關聯(lián)規(guī)則簡介
6. 2. 2 關聯(lián)規(guī)則的基本概念
6. 2. 3 關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的經典算法
6. 2. 4 基于聚類的周期關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法CCAR
6. 2. 5 關聯(lián)規(guī)則價值衡量的方法
6. 3 公式發(fā)現(xiàn)
6. 3. 1 現(xiàn)狀
6. 3. 2 問題描述
6. 3. 3 BACON系統(tǒng)
6. 3. 4 FDD系統(tǒng)
6. 3. 5 Explore系統(tǒng)
6. 4 數(shù)據(jù)聚類
6. 4. 1 聚類的概念
6. 4. 2 SAS的聚類算法
6. 4. 3 基于遺傳等法的聚類方法
6. 4. 4 基于隨機搜索的聚類算法
6. 4. 5 聚類算法BIRCH
第7章 數(shù)據(jù)挖掘算法
7. 1 數(shù)據(jù)挖掘的集合論方法
7. 1. 1 粗集方法
7. 1. 2 概念樹方法
7. 1. 3 覆蓋正例排斥反例方法
7. 2 數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹方法
7. 2. 1 基本原理
7. 2. 2 ID3決策樹方法
7. 2. 3 IBLE決策規(guī)則樹方法
7. 2. 4 決策樹方法的優(yōu)點和發(fā)展
7. 3 數(shù)據(jù)挖掘中的遺傳算法
7. 3. 1 遺傳算法的形成和發(fā)展
7. 3. 2 遺傳算法的基本原理
7. 3. 3 遺傳算法的研究方向
7. 3. 4 基于遺傳算法的分類系統(tǒng)
7. 3. 5 基于混合數(shù)據(jù)的遺傳分類算法
7. 4 數(shù)據(jù)挖掘的神經網絡方法
7. 4. 1 神經網絡的理論基礎
7. 4. 2 幾個常見神經網絡
7. 4. 3 非線性神經網絡的原理及其學習算法
第8章 數(shù)據(jù)倉庫應用
8. 1 需求分析
8. 1. 1 環(huán)境分析
8. 1. 2 業(yè)務數(shù)據(jù)庫結構分析
8. 1. 3 數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)的分析主題
8. 1. 4 數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)的具體要求
8. 2 數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)設計
8. 2. 1 數(shù)據(jù)倉庫應用系統(tǒng)結構
8. 2. 2 數(shù)據(jù)模型設計
8. 3 數(shù)據(jù)轉移
8. 3. 1 數(shù)據(jù)轉移方案
8. 3. 2 數(shù)據(jù)裝載
8. 4 創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集
8. 5 小結
參考文獻