數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析教程
定 價：30 元
- 作者：王珊等編
- 出版時間：2012/8/1
- ISBN：9787040341300
- 出 版 社：高等教育出版社
- 中圖法分類：TP311.13
- 頁碼：222
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)是信息領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，是基于海量數(shù)據(jù)的決策支持系統(tǒng)體系化環(huán)境的核心。 《普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材：數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析教程》詳盡地介紹了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的基本概念和基本原理，建立數(shù)據(jù)倉庫和進行數(shù)據(jù)分析的方法和過程。全書分為數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)篇、聯(lián)機分析處理技術(shù)篇、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篇三部分，共10章。附錄中介紹了一些典型的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品和工具。 《普通高等教育“十一五”國家級規(guī)劃教材：數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析教程》可以作為高等學校計算機專業(yè)、信息管理專業(yè)以及其他相關(guān)專業(yè)本科生和研究生的教材和參考書，也可以作為企事業(yè)單位信息管理部門及相關(guān)行業(yè)從事數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的研究與開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析人員和管理人員的參考資料。
第一篇 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
第一章 從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫
1.1 數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)生的原因
1.1.1 操作型數(shù)據(jù)處理
1.1.2 分析型數(shù)據(jù)處理
1.1.3 兩種數(shù)據(jù)處理模式的差別
1.1.4 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的局限性
1.2 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念
1.2.1 主題與面向主題
1.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的其他三個特征
1.2.3 數(shù)據(jù)倉庫的功能
1.3 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1.3.1 體系結(jié)構(gòu)
1.3.2 數(shù)據(jù)集市
小結(jié)
習題
第二章 操作數(shù)據(jù)存儲
2.1 什么是ODS
2.1.1 ODS的定義及特點
2.1.2 ODS的功能和實現(xiàn)機制
2.2 DB～ODS～DW體系結(jié)構(gòu)
2.2.1 ODS與DW
2.2.2 DB～ODS～DW三層體系結(jié)構(gòu)
小結(jié)
習題
第三章 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)及組織
3.1 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織
3.2 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的追加
3.3 數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)
3.3.1 元數(shù)據(jù)的定義
3.3.2 元數(shù)據(jù)的分類
3.3.3 元數(shù)據(jù)管理的標準化
小結(jié)
習題
第二篇 聯(lián)機分析處理技術(shù)
第四章 概述及模型
4.1 OLAP技術(shù)概述
4.1.1 OLAP的起源
4.1.2 OLAP的定義
4.1.3 OLAP與OLTP的區(qū)別
4.1.4 OLAP核心技術(shù)
4.2 多維數(shù)據(jù)模型
4.2.1 基本概念
4.2.2 星形、雪片和事實群模型
4.3 多維分析操作
4.3.1 多維分析基礎(chǔ)：聚集
4.3.2 常用多維分析操作
4.3.3 其他多維分析操作
4.3.4 聚集的一些限制
4.3.5 水平層次結(jié)構(gòu)和非水平層次結(jié)構(gòu)
4.4 多維查詢語言
4.4.1 MDX簡介
4.4.2 MDX對象模型
4.5 多維數(shù)據(jù)展示
4.5.1 三維數(shù)據(jù)展示
4.5.2 高維數(shù)據(jù)展示
小結(jié)
習題
第五章 數(shù)據(jù)方體的存儲、預計算和縮減
5.1 數(shù)據(jù)方體的存儲
5.1.1 MOLAP
5.1.2 ROLAP
5.1.3 MOLAP和ROLAP實現(xiàn)機制的比較
5.2 數(shù)據(jù)方體的預計算
5.2.1 預計算的相關(guān)概念
5.2.2 數(shù)據(jù)方體格結(jié)構(gòu)
5.2.3 數(shù)據(jù)方體格存儲方法
5.3 完整數(shù)據(jù)方體的預計算方法
5.3.1 流水線算法
5.3.2 BUC算法
5.4 部分數(shù)據(jù)方體的預計算方法
5.4.1 BPUS算法
5.4.2 PBS算法
5.5 數(shù)據(jù)方體的縮減技術(shù)
5.5.1 Drawf數(shù)據(jù)方體
5.5.2 Condensed數(shù)據(jù)方體
5.5.3 Quotient數(shù)據(jù)方體
小結(jié)
習題
第六章 數(shù)據(jù)方體的索引、查詢和維護
6.1 數(shù)據(jù)方體的索引技術(shù)
6.1.1 樹索引
6.1.2 位圖索引
6.2 數(shù)據(jù)方體的查詢處理和優(yōu)化技術(shù)
6.2.1 子查詢劃分技術(shù)
6.2.2 子查詢處理及優(yōu)化技術(shù)
6.3 數(shù)據(jù)方體的維護技術(shù)
小結(jié)
習題
第三篇 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第七章 數(shù)據(jù)挖掘概述
7.1 數(shù)據(jù)挖掘簡介
7.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的特點
7.1.2 數(shù)據(jù)挖掘與KDD
7.1.3 數(shù)據(jù)挖掘與OLAP
7.1.4 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫
7.1.5 數(shù)據(jù)挖掘的分類
7.1.6 數(shù)據(jù)挖掘的應用
7.2 數(shù)據(jù)挖掘算法的組件化思想
7.2.1 模型或模式結(jié)構(gòu)
7.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的任務
7.2.3 評分函數(shù)
7.2.4 搜索和優(yōu)化方法
7.2.5 數(shù)據(jù)管理策略
7.2.6 組件化思想的應用
小結(jié)
習題
第八章 頻繁模式挖掘
8.1 頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則
8.1.1 問題描述
……
第九章 預測建模：分類和回歸
第十章 描述建模：聚類
附錄 產(chǎn)品與工具
參考文獻
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