数据仓库与数据挖掘技术原理及应用

本书从逻辑层次上分为导论、原理、技术和实践四大部分，第1～2章是导论部分，介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念，及其最新应用情况。第3～9章是原理部分，介绍了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的基本原理以及算法。第10～14章是技术部分，系统介绍了OLAP分析功能、多维数据集设计、维度和指标的建立、MDX语言的应用、多维数据集的优化、数据挖掘和管理技术。第15章是实践部分，以一个实际的数据仓库系统开发项目为背景，详细介绍了该系统的体系结构设计和模型设计。

第1章 数据仓库与数据挖掘概述
1.1 从数据库到数据仓库
1.1.1 数据库遇到的困境
1.1.2 操作型系统和分析型系统的分离
1.1.3 数据仓库的产生
1.1.4 传统数据库与数据仓库的区别
1.2 数据挖掘
1.2.1 数据挖掘的产生
1.2.2 数据挖掘的发展历程
1.2.3 数据挖掘与数据仓库的关系
1.3 关联学科和技术介绍
1.3.1 统计学
1.3.2 人工智能技术与机器学习
1.3.3 商业智能
1.3.4 0LAP（OnlineAnalyticalProcess，联机分析处理）
1.4 数据仓库产品介绍
1.4.1 BusinessObjects
1.4.2 0racle
1.4.3 IBM
1.4.4 Sybase
1.4.5 Informix
1.4.6 NCR
1.4.7 SAS
1.4.8 CA
本章小结
本章习题

第2章 数据仓库与数据挖掘的应用和发展
2.1 金融行业的应用
2.1.1 银行
2.1.2 证券
2.1.3 保险
2.2 通信与安全行业的应用
2.2.1 电信
2.2.2 信息安全
2.3 生产制造与零售行业
2.3.1 生产制造
2.3.2 零售
2.4 医疗与生物医学行业
2.4.1 医疗
2.4.2 生物医学
2.5 其他行业
2.5.1 公安
2.5.2 税务
2.5.3 竞技运动
2.6 数据仓库与数据挖掘技术的发展趋势
2.6.1 数据仓库的发展趋势
2.6.2 数据挖掘技术的发展趋势
本章小结
本章习题

第3章 数据仓库的基本原理
3.1 数据仓库的体系结构
3.1.1 数据仓库体系的三个层次
3.1.2 数据仓库体系结构的基本特点
3.1.3 数据仓库体系结构的计算模式
3.2 数据仓库的基本概念
3.2.1 数据仓库中的数据
3.2.2 数据仓库处理过程中的关键名词
3.2.3 数据集市（DataMart）
3.3 数据仓库的特点
3.3.1 面向主题
3.3.2 数据的集成性
3.3.3 数据的非易失性
3.3.4 数据的时变性
3.4 数据仓库的数据组织
3.4.1 数据仓库的数据组织结构
3.4.2 数据的颗粒度
3.4.3 数据的分割
3.4.4 数据仓库的数据组织形式
……
第4章 OLAP的基本原理
第5章 数据挖掘的基本原理
第6章 关联规则分析算法原理与应用
第7章 聚类分析算法原理与应用
第8章 分类分析算法原理与应用
第9章 序列模式分析算法原理与应用
第10章 MicrosotfSQLServer2000数据仓库基本操作
第11章 MicrosoftSQLServer2000OLAP的基本设计
第12章 MicrosotfSQLServer2000OLAP的高级设计
第13章 MicrosotfSQLServer2000MDX技术
第14章 MicrosotfSQLServer2000数据挖掘
第15章 数据仓库系统开发方法、项目管理及实例技术