數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

前言
教學建議
第1章　緒論
1.1　引言
1.2　數(shù)據(jù)倉庫
1.2.1　從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫
1.2.2　數(shù)據(jù)倉庫的基本概念
1.2.3　數(shù)據(jù)倉庫的體系結構
1.3　數(shù)據(jù)挖掘
1.3.1　KDD與數(shù)據(jù)挖掘
1.3.2　數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展歷程
1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘的特征與對象
1.3.4　數(shù)據(jù)挖掘相關領域
1.4　數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關系
1.5　應用前景與發(fā)展趨勢
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習題
第2章　聯(lián)機分析處理
2.1　引言
2.2　OLAP的定義
2.3　OLAP的相關概念
2.4　OLAP與OLTP的關系和比較
2.5　OLAP準則
2.6　多維數(shù)據(jù)分析方法
2.7　關系數(shù)據(jù)的組織
2.8　多維數(shù)據(jù)的存儲方式
2.9　OLAP體系結構
2.10　OLAP的展現(xiàn)方式
2.11　OLAP工具的評價指標
2.12　OLAP的局限性
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習題
第3章　數(shù)據(jù)倉庫的設計與開發(fā)
3.1　引言
3.2　數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型概述
3.3　數(shù)據(jù)倉庫的分析與設計
3.3.1　需求分析
3.3.2　概念模型設計
3.3.3　邏輯模型設計
3.3.4　物理模型設計
3.3.5　數(shù)據(jù)倉庫的索引技術
3.4　數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)
3.4.1　風險因素
3.4.2　數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的生命周期
3.4.3　建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的思維模式
3.4.4　數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的設計步驟
3.4.5　數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)清洗
3.4.6　數(shù)據(jù)粒度與維度建模
3.4.7　選擇數(shù)據(jù)倉庫工具
3.4.8　提高數(shù)據(jù)倉庫性能
3.4.9　數(shù)據(jù)倉庫的安全性
3.5　主要的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品
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習題
第4章　關聯(lián)規(guī)則
4.1　引言
4.2　關聯(lián)規(guī)則模型
4.3　Apriori算法
4.3.1　發(fā)現(xiàn)頻繁項集
4.3.2　生成關聯(lián)規(guī)則
4.4　頻繁模式增長算法
4.4.1　建樹方法
4.4.2　用FP樹挖掘頻繁模式
4.5　關聯(lián)規(guī)則模型擴展
4.5.1　多級關聯(lián)規(guī)則
4.5.2　多維關聯(lián)規(guī)則
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習題
第5章　粗糙集
5.1　引言
5.2　近似空間
5.2.1　近似空間與不可分辨關系
5.2.2　知識與知識庫
5.3　近似與粗糙集
5.3.1　基本概念
5.3.2　基本性質(zhì)
5.4　描述粗糙集的特征的方法
5.4.1　近似精度
5.4.2　拓撲特征
5.5　信息系統(tǒng)
5.5.1　信息系統(tǒng)的定義
5.5.2　約簡和核
5.5.3　分辨矩陣與分辨函數(shù)
5.5.4　信息系統(tǒng)約簡
5.6　決策表
5.6.1　相對約簡與知識依賴性
5.6.2　決策表及其約簡
5.6.3　近似約簡算法
5.6.4　決策規(guī)則
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習題
第6章　決策樹
6.1　引言
6.2　構建決策樹的理論問題
6.2.1　為當前結點選擇屬性
6.2.2　過擬合問題
6.3　ID3算法
6.3.1　生成決策樹的算法
6.3.2　生成規(guī)則和決策
6.4　決策樹的剪枝
6.4.1　預剪枝
6.4.2　后剪枝
6.5　C4.5算法
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習題
第7章　聚類分析
7.1　引言
7.2　聚類分析簡介
7.2.1　聚類分析
7.2.2　聚類分析應用領域與算法特征
7.3　數(shù)據(jù)類型、距離和相似系數(shù)
7.3.1　數(shù)據(jù)類型
7.3.2　距離和相似系數(shù)
7.4　聚類方法與聚類分類
7.4.1　聚類方法
7.4.2　聚類方法的分類
7.5　劃分方法
7.5.1　k-均值算法
7.5.2　k-中心點算法
7.5.3　關于參數(shù)K
7.5.4　EM聚類
7.6　層次方法
7.6.1　層次聚類中的距離度量
7.6.2　分裂方法
7.6.3　凝聚方法
7.7　基于密度的方法
7.7.1　DBSCAN算法
7.7.2　矢量感應聚類算法
7.8　聚類評估
7.8.1　假設檢驗
7.8.2　聚類評估中的假設檢驗
7.8.3　相對準則
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習題
第8章　興趣度量
8.1　引言
8.2　用于關聯(lián)規(guī)則和分類規(guī)則的度量
8.2.1　客觀度量
8.2.2　主觀度量
8.2.3　語義度量
8.3　用于總結的度量
8.4　分類器的興趣度
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習題
第9章　應用案例
9.1　數(shù)據(jù)倉庫應用案例
9.1.1　案例一：網(wǎng)絡購物數(shù)據(jù)倉庫
9.1.2　案例二：社會保障卡數(shù)據(jù)倉庫
9.1.3　案例三：醫(yī)院信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫
9.2　數(shù)據(jù)挖掘應用案例
9.2.1　案例一：零售商系統(tǒng)貨籃數(shù)據(jù)挖掘
9.2.2　案例二：通信用戶滿意度指數(shù)評測
9.2.3　案例三：城市環(huán)境質(zhì)量評價
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參考文獻