數據倉庫與數據挖掘技術 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張興會 著

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 數據挖掘
• 數據分析
• 商業智能
• OLAP
• ETL
• 機器學習
• 數據庫
• 大數據
• 數據建模

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302247012

版次：1

商品编码：10705300

品牌：清华大学

包装：平装

丛书名： 教育部“高等学校教学质量与教学改革工程”立项项目·普通高等教育“十一五”国家级规划教材

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

內容簡介

　　數據倉庫與數據挖掘是計算機專業和其他一些與計算機技術關係密切專業必修的核心課程。《數據倉庫與數據挖掘技術》係統地介紹瞭數據倉庫和數據挖掘的基本概念、相關知識和基本方法，每種數據挖掘方法都有詳盡的實例描述和具體實現步驟。
　　《數據倉庫與數據挖掘技術》結構嚴謹，條理清晰，語言淺顯易懂，循序漸進地錶達瞭知識內容；《數據倉庫與數據挖掘技術》堅持理論與實際相結閤，概念和具體方法相結閤，使知識具體化，生動化；實例實現的過程建立在SQL 2005數據挖掘軟件的基礎上，以幫助讀者在學習後達到學以緻用的目的。
　　《數據倉庫與數據挖掘技術》可以作為計算機類、信息類等相關專業本科生數據挖掘課程的教材，也可以作為其他專業技術人員的自學參考書。

目錄

第1章 數據挖掘和數據倉庫概述
1.1 數據挖掘引論
1.1.1 數據挖掘的由來
1.1.2 數據挖掘的定義
1.1.3 數據挖掘的功能
1.1.4 數據挖掘的常用方法
1.2 數據倉庫引論
1.2.1 數據倉庫的産生與發展
1.2.2 數據倉庫的定義
1.2.3 數據倉庫與數據挖掘的聯係與區彆
1.3 數據挖掘的應用
1.3.1 數據挖掘的應用領域
1.3.2 數據挖掘案例
1.4 常用數據挖掘工具
1.4.1 數據挖掘工具的種類
1.4.2 評價數據挖掘工具優劣的指標
1.4.3 常用數據挖掘工具
小結
習題
第2章 數據倉庫
2.1 數據倉庫的基本概念
2.2 數據倉庫的體係結構
2.2.1 元數據
2.2.2 粒度的概念
2.2.3 分割問題
2.2.4 數據倉庫中的數據組織形式
2.3 數據倉庫的數據模型
2.3.1 概念數據模型
2.3.2 邏輯數據模型
2.3.3 物理數據模型
2.3.4 高層數據模型、中間層數據模型和低層數據模型
2.4 數據倉庫設計步驟
2.4.1 概念模型設計
2.4.2 技術準備工作
2.4.3 邏輯模型設計
2.4.4 物理模型設計
2.4.5 數據倉庫的生成
2.4.6 數據倉庫的使用和維護
2.5 利用SQL Server 2005構建數據倉庫
小結
習題
第3章 聯機分析處理技術
3.1 OLAP概述
3.1.1 OLAP的由來
3.1.2 OLAP的一些基本概念
3.1.3 OLAP的定義與特徵
3.2 OLAP中的多維分析操作
3.2.1 鑽取
3.2.2 切片和切塊
3.2.3 鏇轉
3.3 OLAP的基本數據模型
3.3.1 多維聯機分析處理
3.3.2 關係聯機分析處理
3.3.3 MOLAP和ROLAP的比較
3.3.4 混閤型聯機分析處理
3.4 OLAP的衡量標準
3.5 基於SQL Server 2005的OLAP實現
小結
習題
第4章 數據預處理
4.1 數據預處理概述
4.1.1 原始數據中存在的問題
4.1.2 數據預處理的方法和功能
4.2 數據清洗
4.2.1 屬性選擇與處理
4.2.2 空缺值處理
4.2.3 噪聲數據處理
4.2.4 不平衡數據的處理
4.3 數據集成和變換
4.3.1 數據集成
4.3.2 數據變換
4.4 數據歸約
4.4.1 數據歸約的方法
4.4.2 數據立方體聚集
4.4.3 維歸約
4.4.4 數據壓縮
4.4.5 數值歸約
4.4.6 離散化與概念分層生成
小結
習題
第5章 關聯規則方法
5.1 關聯規則的概念和分類
5.1.1 關聯規則的概念
5.1.2 關聯規則的分類
5.2 Apriori算法
5.2.1 産生頻繁項集
5.2.2 産生頻繁項集的實例
5.2.3 從頻繁項集産生關聯規則
5.3 FP-Growth算法
5.3.1 FP-Growth算法計算過程
5.3.2 FP-Growth算法示例
5.4 利用SQL Server 2005進行關聯規則挖掘
小結
習題
第6章 決策樹方法
6.1 信息論的基本原理
6.1.1 信息論原理
6.1.2 互信息的計算
6.2 常用決策樹算法
6.2.1 ID3算法
6.2.2 C4.5算法
6.3 決策樹剪枝
6.3.1 先剪枝
6.3.2 後剪枝
6.4 由決策樹提取分類規則
6.4.1 獲得簡單規則
6.4.2 精簡規則屬性
6.5 利用SQL Server 2005進行決策樹挖掘
6.5.1 數據準備
6.5.2 挖掘模型設置
6.5.3 挖掘流程
6.5.4 挖掘結果分析
6.5.5 挖掘性能分析
小結
習題
第7章 統計學習方法
7.1 樸素貝葉斯分類
7.1.1 貝葉斯定理
7.1.2 樸素貝葉斯分類
7.2 貝葉斯信念網絡
7.2.1 貝葉斯信念網絡
7.2.2 貝葉斯網絡的特點
7.2.3 貝葉斯網絡的應用
7.3 EM算法
7.3.1 估計�玨��個高斯分布的均值
7.3.2 EM算法的一般錶述
7.4 迴歸分析
7.4.1 一元綫性迴歸
7.4.2 多元綫性迴歸
7.4.3 非綫性迴歸
7.5 利用SQL Server 2005進行綫性迴歸分析
小結
習題
第8章 人工神經網絡方法
8.1 人工神經網絡的基本概念
8.1.1 人工神經元原理
8.1.2 人工神經網絡拓撲結構
8.1.3 人工神經網絡學習算法
8.1.4 人工神經網絡泛化
8.2 誤差反嚮傳播（BP）神經網絡
8.2.1 BP神經網絡的拓撲結構
8.2.2 BP神經網絡學習算法
8.2.3 BP神經網絡設計
8.3 自組織特徵映射（SOFM）神經網絡
8.3.1 SOFM神經網絡的拓撲結構
8.3.2 SOFM神經網絡聚類的基本算法
8.3.3 SOFM神經網絡學習算法分析
8.4 Elman神經網絡
8.4.1 Elman神經網絡的拓撲結構
8.4.2 Elman神經網絡權值計算
8.5 Hopfield神經網絡
8.5.1 Hopfield神經網絡的拓撲結構
8.5.2 Hopfield神經網絡學習算法概述
8.5.3 離散Hopfield神經網絡
8.5.4 連續Hopfield神經網絡
8.6 利用SQL Server 2005神經網絡進行數據挖掘
8.6.1 數據準備
8.6.2 挖掘流程
小結
習題
第9章 聚類分析
9.1 聚類概述
9.1.1 聚類簡介
9.1.2 聚類的定義
9.1.3 聚類的要求
9.2 聚類分析中的相異度計算
9.2.1 聚類算法中的數據結構
9.2.2 區間標度變量及其相異度計算
9.2.3 二元變量及其相異度計算
9.2.4 標稱型變量及其相異度計算
9.2.5 序數型變量及其相異度計算
9.2.6 比例標度型變量及其相異度計算
9.2.7 混閤類型變量的相異度計算
9.3 基於劃分的聚類方法
9.3.1 �玨��-平均算法
9.3.2 �玨��-中心點算法
9.4 基於層次的聚類方法
9.5 譜聚類方法
9.5.1 譜聚類的步驟
9.5.2 譜聚類的優點
9.5.3 譜聚類實例
9.6 利用SQL Server 2005進行聚類分析
9.6.1 挖掘流程
9.6.2 結果分析
小結
習題
第10章 粗糙集方法
10.1 粗糙集的基本概念
10.1.1 等價關係與等價類
10.1.2 信息錶與決策錶
10.1.3 下近似與上近似
10.2 基於粗糙集的屬性約簡
10.2.1 屬性約簡的有關概念
10.2.2 基於粗糙集的幾種屬性約簡算法
10.3 基於粗糙集的決策規則約簡
10.3.1 決策規則的定義
10.3.2 決策規則的約簡
10.4 粗糙集的優缺點
10.4.1 粗糙集的優點
10.4.2 粗糙集的缺點
小結
習題
第11章 復雜結構數據挖掘
11.1 文本數據挖掘
11.1.1 文本數據的特點
11.1.2 文本挖掘的定義
11.1.3 文本挖掘的主要任務
11.1.4 文本挖掘的一般過程
11.1.5 文本挖掘的應用
11.2 Web數據挖掘
11.2.1 Web數據的特點
11.2.2 Web挖掘的定義
11.2.3 Web挖掘分類
11.2.4 Web挖掘過程
11.2.5 Web數據挖掘的應用
11.3 空間數據挖掘
11.3.1 空間數據的復雜性特徵
11.3.2 空間數據挖掘的定義
11.3.3 空間數據挖掘知識的類型
11.3.4 空間數據挖掘的用途
11.4 多媒體數據挖掘
11.4.1 多媒體數據挖掘的概念
11.4.2 多媒體挖掘的分類
小結
習題
參考文獻

前言/序言

洞見數據的力量：構建智能決策的基石 在信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産，但海量、異構的數據並非天然的財富，它們更像是未經雕琢的礦石。如何從這些“礦石”中提煉齣閃耀的“金子”，驅動業務增長，賦能精準決策，已成為現代組織麵臨的核心挑戰。本書並非探討構建數據倉庫或挖掘數據背後隱藏規律的工具與方法，而是將目光聚焦於一個更宏觀、更具戰略意義的層麵——如何係統性地構建一個強大的數據驅動型組織，讓數據成為企業決策、創新與競爭的核心引擎。 我們將深入探討，在一個組織內部，如何建立一種“數據文化”。這不僅僅是鼓勵員工使用數據，更重要的是培養一種“以數據為證，用數據說話”的思維模式。我們會解析，這種文化是如何從高層領導者的支持與垂範開始，通過教育、培訓、激勵機製以及跨部門的協作，滲透到組織的每一個角落。我們將分析，當數據成為決策的基石時，從産品開發、市場營銷、客戶服務到運營管理，每一個環節都將煥發齣新的活力。一個真正的數據驅動型組織，意味著每一項戰略的製定、每一次資源Allocation的調整，都能夠基於紮實的數據分析，而非經驗或直覺。 本書將詳細闡述“數據治理”的體係化建設。這並非關於數據清洗、轉換的 ETL 過程，而是關於如何建立一套全麵、可持續的數據管理框架。我們將深入分析，一個有效的“數據治理”體係，應該包含哪些關鍵要素：清晰的數據所有權與責任界定、嚴格的數據質量標準與保障機製、完善的數據安全與隱私保護措施、以及一套行之有效的數據生命周期管理策略。我們會剖析，為什麼看似繁瑣的數據治理流程，卻是構建數據信任、確保數據可信賴、從而發揮數據價值的前提。一個組織如果連自己的數據都無法信任，又何談基於數據做齣明智決策？我們將分享，如何通過建立跨部門的“數據治理委員會”，製定行業標準，並將其融入日常運營流程，最終將數據治理的理念轉化為組織成員的行為習慣。 接下來，我們將重點聚焦於“數據戰略的製定與落地”。這遠不止是製定一個技術路綫圖，而是將數據視為企業核心戰略資産，並圍繞其構建一套完整的“數據能力藍圖”。我們將探討，如何根據企業的業務目標，明確“數據戰略”的核心方嚮：是提升客戶洞察力，優化運營效率，還是驅動新的商業模式？我們還會深入分析，如何將抽象的“數據戰略”轉化為可執行的“行動計劃”，包括確定關鍵數據指標（KPIs）、識彆所需的數據基礎設施（而非具體的技術實現）、明確所需的人纔能力、以及建立衡量戰略落地成效的評估體係。本書將強調，“數據戰略”的成功與否，最終取決於其能否與企業的整體業務戰略緊密結閤，並能夠真正地指導組織資源的投入方嚮和優先級。 此外，本書還將深入探討“數據驅動的創新與商業模式再造”。當數據不再僅僅是報錶上的數字，而是成為瞭理解客戶、洞察市場、甚至創造新價值的源泉時，企業將迎來前所未有的創新機遇。我們將通過一係列的案例分析，展示數據如何催生顛覆性的産品和服務，如何幫助企業發現新的市場藍海，以及如何重塑傳統的商業模式。例如，基於用戶行為數據的個性化推薦，如何從單純的商品銷售轉變為提供“解決方案”的服務；通過分析海量交易數據，如何構建“金融科技”的創新服務；利用物聯網傳感器數據，如何實現“預測性維護”並創造新的服務收入。本書將激發讀者思考，如何利用數據的力量，跳齣固有的思維框架，探索更加廣闊的商業可能性。 我們還將關注“數據賦能的組織變革與人纔發展”。數據驅動的轉型，必然伴隨著組織架構、工作流程以及員工技能的深刻變革。本書將分析，如何通過係統性的“人纔培養計劃”，彌閤數據技能鴻溝。這包括為不同層級的員工提供量身定製的“數據素養培訓”，從基礎的數據閱讀、理解能力，到進階的數據分析、解讀能力，再到專業的數據科學傢、分析師的培養。我們將探討，如何建立一套“敏捷的數據團隊”，讓他們能夠快速響應業務需求，靈活地開展數據探索與分析。同時，我們也會討論，在數據驅動的轉型過程中，如何有效地進行“組織溝通與變革管理”，剋服員工的抵觸情緒，建立共識，確保轉型的平穩進行。 最後，本書將著眼於“構建可持續的數據生態係統”。在一個日益互聯互通的世界裏，企業的數據價值往往不隻局限於自身內部。如何與其他企業、研究機構、甚至開放數據平颱進行“數據協同”，將成為提升整體價值的重要途徑。我們將探討，如何構建一個開放、安全、可信賴的“數據共享機製”，在遵守法律法規的前提下，實現數據價值的最大化。例如，通過行業內的數據聯盟，共同解決行業難題；與閤作夥伴進行數據Exchange，提升供應鏈效率；甚至利用公共數據集，進行前瞻性的市場研究。構建強大的數據生態係統，意味著組織不再是孤立的個體，而是數據驅動的創新網絡中的重要節點。 總而言之，本書旨在為讀者提供一個全麵、係統、戰略性的視角，去理解和構建一個真正由數據驅動的強大組織。它不提供具體的代碼或算法，而是聚焦於“文化、戰略、治理、創新與人纔”這些支撐數據價值釋放的底層邏輯和關鍵要素。通過閱讀本書，您將能夠深刻理解，如何將數據從一個技術層麵的概念，轉化為驅動企業核心競爭力、引領未來發展方嚮的強大引擎。這是一場關於“洞見數據力量，構建智能決策基石”的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大改變，就是讓我看到瞭數據背後隱藏的巨大價值，以及如何通過係統性的方法去發掘和利用它。在閱讀之前，我總覺得數據隻是零散的信息，很難形成有用的洞察。但這本書就像一盞明燈，為我指明瞭方嚮。它係統地介紹瞭構建數據倉庫的整個流程，從數據模型的選擇，到ETL（抽取、轉換、加載）過程的設計，再到數據倉庫的優化和維護，每一個環節都進行瞭詳細的闡述。我尤其喜歡書中關於維度建模的講解，它讓我理解瞭如何構建一個既能支持日常查詢，又能滿足復雜分析需求的數據模型。在數據挖掘方麵，書中也提供瞭非常全麵的介紹，涵蓋瞭從數據預處理到模型評估的整個生命周期。我最感興趣的是書中關於文本挖掘和情感分析的內容，它讓我看到瞭如何從非結構化數據中提取有意義的信息，這在當下信息爆炸的時代尤為重要。總而言之，這本書不僅教授瞭技術，更重要的是，它教會瞭我如何用一種全新的視角去看待數據，如何讓數據成為我們解決問題、做齣決策的強大武器。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始我抱著試試看的心態翻開瞭這本書，以為會是一本晦澀難懂的學術著作，但沒想到它的內容卻如此生動有趣。作者的語言風格非常接地氣，他善於用生活中常見的例子來類比復雜的概念，比如用“整理房間”來解釋數據清洗的過程，用“建立圖書館”來比喻數據倉庫的構建。這種生動形象的比喻，讓我能夠輕鬆理解那些原本聽起來就讓人頭疼的技術術語。而且，書中在講解各種數據挖掘方法時，都附帶瞭大量的案例分析，這些案例都非常貼近實際業務，讓我能夠清晰地看到這些技術是如何在實際工作中發揮作用的。我尤其對書中關於客戶細分和市場營銷優化的章節印象深刻，它讓我看到瞭數據挖掘在提升用戶體驗和精準營銷方麵的巨大潛力。讀完這本書，我不再害怕麵對那些龐雜的數據，而是能夠從中找到樂趣，並從中獲得解決實際問題的靈感。這絕對是一本能夠讓你在輕鬆愉快的氛圍中，掌握核心數據技術的優秀讀物。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常閤理，循序漸進，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓讀者能夠逐步掌握數據倉庫和數據挖掘的核心技術。開篇的介紹非常有啓發性，它不僅解釋瞭為什麼需要數據倉庫，還闡述瞭數據倉庫在企業信息係統中的地位和作用，讓我從宏觀層麵建立起瞭對數據倉庫的整體認識。接著，書中詳細講解瞭數據倉庫的構建過程，包括數據源分析、數據模型設計、ETL流程實現以及數據倉庫的部署和管理。我特彆喜歡書中關於數據模型設計的章節，它深入淺齣地介紹瞭事實錶和維度錶的概念，以及如何構建適閤不同業務場景的維度模型。在數據挖掘部分，書中介紹瞭多種經典的挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則等，並結閤實際案例講解瞭它們的應用。其中，關於異常值檢測和欺詐檢測的章節，讓我對數據挖掘在風險控製方麵的應用有瞭更深的理解。這本書的語言簡潔明瞭，圖文並茂，非常適閤初學者入門，同時也能夠為有一定基礎的讀者提供更深入的指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式非常獨特，它沒有像許多教科書那樣直接拋齣概念和公式，而是從一個引人入勝的故事開篇，逐步引導讀者進入數據倉庫和數據挖掘的奇妙世界。我最欣賞的是它對業務場景的深度融閤，它不是孤立地講解技術，而是始終圍繞著“為什麼需要這些技術”、“這些技術能解決什麼實際問題”來展開。舉個例子，在講到數據集成時，書中通過一個零售業企業如何整閤綫上綫下銷售數據，來形象地說明數據倉庫在打通信息孤島方麵的重要作用。這種“情境化”的學習方式，讓我能夠快速理解技術背後的邏輯和價值。而且，書中對不同類型的數據挖掘算法的介紹，也是循序漸進，從最基礎的關聯規則挖掘，到更復雜的聚類和分類算法，都配有詳細的解釋和圖示，讓我能夠清晰地掌握每種算法的適用場景和工作原理。我特彆喜歡書中關於預測性分析的部分，它讓我看到瞭如何利用曆史數據來預測未來的趨勢，這對於企業決策來說，簡直是無價之寶。這本書讓我對如何從海量數據中提取有價值的洞察，有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是把我從一個對數據一竅不通的小白，變成瞭一個能夠自信地探索和理解海量信息的人。我一直覺得數據就像一個巨大的謎團，裏麵隱藏著無數寶藏，但如何去挖掘卻是個大問題。這本書的齣現，就像給我遞上瞭一把精準的鑰匙，讓我能夠一步步解開數據背後的秘密。它不僅僅是理論的堆砌，更像是實操的指南，用非常生動形象的例子，把原本枯燥的技術概念變得觸手可及。我尤其喜歡書中關於數據采集和清洗的部分，這一點對於實際應用來說至關重要，很多時候我們拿到手的原始數據都是一團糟，如何有效地處理這些“髒數據”，書中給齣瞭非常係統的方法，從數據源的選擇到質量檢查，再到數據轉換和加載，每一個環節都講得條條是道。而且，作者並沒有止步於此，還深入淺齣地介紹瞭數據建模的藝術，如何設計齣高效、靈活的數據模型，這就像給數據搭建瞭一個堅實的骨架，讓後續的分析能夠事半功倍。讀完之後，我感覺自己看待數據的方式完全變瞭，不再是望而卻步，而是充滿瞭探索的興趣和信心。

评分☆☆☆☆☆

5.1.1

评分☆☆☆☆☆

(100%好评L)

评分☆☆☆☆☆

2.m3.3

评分☆☆☆☆☆

4.2.1

评分☆☆☆☆☆

11.4.1

评分☆☆☆☆☆

FP-Growth算法计算过程

评分☆☆☆☆☆

关K联规则的K分类

评分☆☆☆☆☆

4.3.1

评分☆☆☆☆☆

内容比较深 研究数据挖据的好书