數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（第2版）

定　價(jià)：￥32.00

作　者：	陳京民
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787121053054	出版時(shí)間：	2007-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	367	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)介紹了以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析為核心技術(shù)的商務(wù)智能的基本概念、基本原理、開(kāi)發(fā)方法、開(kāi)發(fā)工具、應(yīng)用領(lǐng)域和管理方法等內(nèi)容。全書(shū)共分為10章，包括商務(wù)智能基本概念、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用過(guò)程、聯(lián)機(jī)分析、數(shù)據(jù)挖掘基本原理和技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用工具、電子商務(wù)的智能化、商務(wù)智能的管理應(yīng)用，以及商務(wù)智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用實(shí)例等內(nèi)容。每章后還附有可供讀者自我測(cè)試的習(xí)題，以幫助讀者對(duì)全書(shū)的理解。本書(shū)內(nèi)容翔實(shí)，結(jié)構(gòu)清晰，應(yīng)用性強(qiáng)，既可以作為高等學(xué)校信息管理與信息系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用專(zhuān)業(yè)、自動(dòng)控制專(zhuān)業(yè)以及相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生和研究生的教材，也可以作為企業(yè)、事業(yè)單位從事商務(wù)智能系統(tǒng)開(kāi)發(fā)應(yīng)用工作人員的參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第1章商務(wù)智能基本概念
1.1 商務(wù)智能的基本概念
1.1.1 商務(wù)智能的定義
1.1.2 商務(wù)智能的發(fā)展與應(yīng)用
1.1.3 商務(wù)智能的體系結(jié)構(gòu)
1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展與展望
1.2.1 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
1.2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義與基本特性
1.2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展
1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)
1.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念結(jié)構(gòu)
1.3.2 虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)
1.3.3 數(shù)據(jù)集市結(jié)構(gòu)
1.3.4 單一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)
1.3.5 分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)
1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的參照結(jié)構(gòu)
1.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基本功能層
1.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理層
1.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的環(huán)境支持層
1.5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
1.5.1 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
1.5.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義
1.6 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具
1.6.1 常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1.6.2 常用數(shù)據(jù)挖掘工具
1.6.3 數(shù)據(jù)挖掘工具的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
1.6.4 常用數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇
1.7 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
1.7.1 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
1.7.2 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
1.7.3 數(shù)據(jù)挖掘的用戶(hù)
本章小結(jié)
自我測(cè)試題
第2章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型
2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型
2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念模型
2.2.1 概念模型
2.2.2 規(guī)范的數(shù)據(jù)模型
2.2.3 星形模型
2.2.4 雪花模型
2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型
2.3.1 事實(shí)表模型設(shè)計(jì)
2.3.2 維模型設(shè)計(jì)
2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型
2.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
2.4.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型的索引構(gòu)建
2.4.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)物理模型的優(yōu)化問(wèn)題
2.5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)模型
2.5.1 元數(shù)據(jù)的類(lèi)型與組成
2.5.2 元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的作用
2.5.3 元數(shù)據(jù)的收集
2.6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度和聚集模型
2.6.1 數(shù)據(jù)粒度的劃分
2.6.2 確定粒度的級(jí)別
2.6.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)聚集模型的確定
2.6.4 聚集模型的處理
2.6.5 聚集模型的管理
本章小結(jié)
自我測(cè)試題
第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用過(guò)程
3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的特點(diǎn)
3.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)應(yīng)用的階段性
3.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的螺旋式開(kāi)發(fā)方法
3.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)特點(diǎn)
3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的規(guī)劃
3.2.1 選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)策略
3.2.2 確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)范圍
3.2.3 選擇數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)
3.2.4 建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用方案和項(xiàng)目規(guī)劃預(yù)算
3.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型設(shè)計(jì)
3.3.1 概念模型的需求調(diào)查
3.3.2 概念模型的定義
3.3.3 概念模型的分析
……
第4章 OLAP技術(shù)
第5章傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第6章現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與發(fā)展
第7章電子商務(wù)中的商務(wù)智能
第8章商務(wù)智能應(yīng)用與管理
第9章商務(wù)智能開(kāi)發(fā)實(shí)例
第10章商務(wù)智能應(yīng)用實(shí)例
參考文獻(xiàn)