數(shù)據(jù)倉庫原理與應用

定　價：￥30.00

作　者：	張維明主編；鄧蘇等編著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：	信息系統(tǒng)工程叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787505368941	出版時間：	2002-03-01	包裝：	平裝
開本：	26cm	頁數(shù)：	246	字數(shù)：

內容簡介

　　本書主要介紹數(shù)據(jù)倉庫的概念、基本原理、規(guī)劃、開發(fā)方法以及相關算法。全書共分8章，包括數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展、技術體系、元數(shù)據(jù)管理、分析設計方法和開發(fā)工具，并對數(shù)據(jù)挖掘的理論和方法，聯(lián)機分析等應用技術作了深入的闡述，是一本理論與實踐相結合的教材。本書適合作為本科生高年級教材和研究生教材，也適合于從事信息系統(tǒng)開發(fā)的工程技術人員使用。

作者簡介

暫缺《數(shù)據(jù)倉庫原理與應用》作者簡介

圖書目錄

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(wǎng)絡方法
         7. 4. 1  神經網(wǎng)絡的理論基礎
         7. 4. 2　幾個常見神經網(wǎng)絡
         7. 4. 3　非線性神經網(wǎng)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