数据仓库与数据分析教程（第2版）

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商品名称：数据仓库与数据分析教程（第2版）

物料号 ：54851-00

重量：0.000千克

ISBN：9787040548518

出版社：高等教育出版社

出版年月：2021-01

作者：李翠平王珊李盛恩

定价：38.00

页码：300

装帧：平装

版次：2

字数：420

开本：

套装书：否

数据仓库和数据分析技术是信息领域的核心技术之一，是基于海量数据的决策支持系统体系化环境的核心。

本书详尽地介绍了数据仓库与数据分析技术的基本概念和基本原理、建立数据仓库和进行数据分析的方法及过程。全书分为数据仓库技术篇、联机分析处理技术篇、数据挖掘技术篇、大数据技术篇4部分，共12章。

本书可作为高校计算机、信息管理类专业本科生和研究生的教材，也可供企事业单位信息管理部门及行业应用人员参考使用。

前辅文
第1篇数据仓库技术
  第1章从数据库到数据仓库
   1.1 数据仓库产生的原因
   1.2 数据仓库的基本概念
   1.3 数据仓库的体系结构
   小结
   习题1
  第2章操作型数据存储
   2.1 什么是ODS
   2.2 DB~ODS~DW体系结构
   小结
   习题2
  第3章数据仓库中的数据及组织
   3.1 数据仓库中的数据组织
   3.2 数据仓库中数据的追加
   3.3 数据仓库中的元数据
   小结
   习题3
第2篇联机分析处理技术
  第4章概述及模型
   4.1 OLAP技术概述
   4.2 多维数据模型
   4.3 多维分析操作
   4.4 多维查询语言
   4.5 多维数据展示
   小结
   习题4
  第5章数据方体的存储、预计算和缩减
   5.1 数据方体格结构
   5.2 数据方体的存储
   5.3 数据方体的预计算
   5.4 数据方体缩减技术
   小结
   习题5
  第6章数据方体的索引、查询和维护
   6.1 数据方体的索引技术
   6.2 数据方体的查询处理和优化技术
   6.3 数据方体的维护技术
   小结
   习题6
第3篇数据挖掘技术
  第7章数据挖掘概述
   7.1 数据挖掘简介
   7.2 数据挖掘算法的组件化思想
   小结
   习题7
  第8章频繁模式挖掘
   8.1 频繁项集和关联规则
   8.2 序列模式挖掘
   8.3 频繁子图挖掘
   小结
   习题8
  第9章预测建模：分类和回归
   9.1 预测建模简介
   9.2 决策树分类
   9.3 贝叶斯分类
   9.4 支持向量机分类
   9.5 人工神经网络分类
   9.6 文本分类实践案例：精准营销中搜狗用户画像挖掘
   小结
   习题9
  第10章描述建模：聚类
   10.1 聚类分析简介
   10.2 聚类方法概述
   10.3 文本聚类的典型应用：话题检测
   10.4 实践案例：用LDA实现话题检测
   小结
   习题10
  第11章推荐系统
   11.1 概述
   11.2 推荐系统的系统架构
   11.3 典型推荐算法介绍
   11.4 大数据环境下的推荐系统
   11.5 开源大数据典型推荐软件
   11.6 大数据推荐系统研究面临的问题
   小结
   习题11
第4篇大数据技术
  第12章大数据技术概述
   12.1 大数据处理与分析的理论与技术
   12.2 大数据的特征
   12.3 大数据与数据仓库
   12.4 大数据时代的数据仓库Hive
   12.5 大数据分析
   小结
   习题12
  参考文献