數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

第1章　概論
1.1　決策支持技術(shù)與數(shù)據(jù)庫的發(fā)展
1.1.1　決策支持技術(shù)的發(fā)展
1.1.2　數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展
1.2　數(shù)據(jù)倉庫概述
1.2.1　數(shù)據(jù)倉庫概念的提出
1.2.2　數(shù)據(jù)倉庫的定義
1.2.3　數(shù)據(jù)倉庫的特征
1.2.4　數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用和發(fā)展
1.3　數(shù)據(jù)挖掘概述
1.3.1　數(shù)據(jù)挖掘的定義
1.3.2　數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系
1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展
本章小結(jié)
習(xí)題
第2章　數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)與開發(fā)
2.1　數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
2.1.1　用戶眼中的數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)
2.1.2　數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
2.1.3　數(shù)據(jù)集市
2.2　元數(shù)據(jù)
2.2.1　元數(shù)據(jù)的定義
2.2.2　元數(shù)據(jù)的主要作用
2.2.3　元數(shù)據(jù)分類
2.3　數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型
2.3.1　概念模型
2.3.2　邏輯模型
2.3.3　物理模型
2.4　粒度和分割
2.4.1　粒度的確定
2.4.2　粒度劃分實(shí)例
2.4.3　數(shù)據(jù)分割
2.5　數(shù)據(jù)倉庫和開發(fā)流程
2.6　總線型結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫
2.6.1　統(tǒng)一的維
2.6.2　統(tǒng)一的事實(shí)
2.6.3　數(shù)據(jù)倉庫總線
本章小結(jié)
習(xí)題
第3章　數(shù)據(jù)倉庫管理技術(shù)
3.1　數(shù)據(jù)倉庫管理的基本內(nèi)容
3.2　休眠數(shù)據(jù)管理
3.2.1　休眠數(shù)據(jù)的定義與理解
3.2.2　休眠數(shù)據(jù)的處理
3.3　元數(shù)據(jù)的管理
3.3.1　傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理方法
3.3.2　企業(yè)級(jí)中心知識(shí)庫的管理方法
3.4　數(shù)據(jù)清理
3.4.1　臟數(shù)據(jù)的來源和清理
3.4.2　過期數(shù)據(jù)的清理
本章小結(jié)
習(xí)題
第4章　聯(lián)機(jī)分析處理
4.1　概述
4.1.1　OLAP的定義
4.1.2　OLAP的基本概念
4.1.3　OLAP的基本分析操作
4.1.4　OLAP和OLTP的比較
4.2　多維OLAP和關(guān)系OLAP
4.2.1　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
4.2.2　MOLAP和ROLAP的特征
4.2.3　星型模式
4.3　OLAP的新發(fā)展--OLAM
……
第5章　SQL Server數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用與開發(fā)
第6章　數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
第7章　統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第8章　知識(shí)類數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第9章　非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第10章　數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的綜合應(yīng)用
第11章　數(shù)據(jù)挖掘的語言與工具
第12章　數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的綜合應(yīng)用
參考文獻(xiàn)