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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

定 價(jià):¥30.00

作 者: 劉翔 編著
出版社: 上海交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 企業(yè)信息化叢書
標(biāo) 簽: 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)與管理

ISBN: 9787313040305 出版時(shí)間: 2005-08-01 包裝: 膠版紙
開本: 小16開 頁(yè)數(shù): 268 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  企業(yè)信息化是一項(xiàng)革命性工程,《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》以企業(yè)信息化為基點(diǎn),介紹基于ERP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的概念、體系結(jié)構(gòu)、開發(fā)方法及步驟。全書共分9章。第1章主要介紹企業(yè)信息化發(fā)展歷程、數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念、特點(diǎn)、區(qū)別、聯(lián)系及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)在企業(yè)應(yīng)用概況;第2章介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)工具——微軟SQL Server 2000數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用技術(shù);第3章介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)及其創(chuàng)建,包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)、事實(shí)表、維度表及多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建;第4章介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)完整過程,包括項(xiàng)目系統(tǒng)規(guī)劃、用戶需求確定、系統(tǒng)分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)試用及擴(kuò)充;第5章介紹DTS基本概念、DTS包的創(chuàng)建、設(shè)置及使用,如何利用DTS包把數(shù)據(jù)源自動(dòng)轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)創(chuàng)庫(kù);第6章介紹OLAP的MDX表示與實(shí)現(xiàn),涉及OLAP的基本分析動(dòng)作的MDX語(yǔ)言表示與實(shí)現(xiàn)及OLAP的前端展現(xiàn)方式,提供了豐富的MDX語(yǔ)言程序?qū)嵗?;?章介紹數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ),主要包括數(shù)據(jù)發(fā)掘的概念、數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)、工具、方法及步驟;第8章介紹常用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘方法,主要包括依賴性分析、聚類分析、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法、基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘方法及基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘方法;第9章介紹SQL Server 2000數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)?!稊?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》注重工程實(shí)踐性,實(shí)用性強(qiáng),可以幫助讀者全面掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建與數(shù)據(jù)挖的方法和步驟,開發(fā)出具有實(shí)用價(jià)值的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)。《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》適用于高等院校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)、電子商務(wù)專業(yè)、物流管理專業(yè)等相關(guān)專業(yè)本科生教材,也可作為金融類、管理類有關(guān)專業(yè)研究生教材,同時(shí),對(duì)企事業(yè)單位數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘工作人員、研究人員有重要參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

1 數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)
  1.1 企業(yè)信息
  1.2 決策支持系統(tǒng)
  1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的演變
  1.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在企業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用概述
2 SQL Server 2000 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具  
  2.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)
  2.2 Analysis Services
3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)及其創(chuàng)建
  3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)
  3.2 事實(shí)數(shù)據(jù)表
  3.3 維度表
  3.4 維度
  3.5 多維數(shù)據(jù)集
4 企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)過程
  4.1 項(xiàng)目系統(tǒng)規(guī)劃及可行性報(bào)告 
  4.2 確定用戶需求
  4.3 系統(tǒng)分析
  4.4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
  4.5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
  4.6 試用
  4.7 擴(kuò)充
5 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換服務(wù)  
  5.1 DTS概述
  5.2 DTS包
  5.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  5.4 使用DTS包
  5.5 創(chuàng)建DTS包
  5.6 DTS的高級(jí)使用
6 OLAP的MDX表示與實(shí)現(xiàn)
  6.1 OLAP的基本分析動(dòng)作
  6.2 OLAP與MDX
  6.3 OLAP的前端展現(xiàn)方式
  6.4 OLAP的局限性
7 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
  7.1 數(shù)據(jù)發(fā)掘的概述
  7.2 數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)和工具
  7.3 數(shù)據(jù)挖掘方法及步驟
8 常用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)
  8.1 依賴性分析
  8.2 聚類分析
  8.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘方法
  8.4 基于遺傳算法的數(shù)據(jù)挖掘方法
  8.5 基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘方法
9 SQL Server2000 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
  9.1 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)模型
  9.2 用DTS建立數(shù)據(jù)挖掘模型
  9.3 使用Pivot Table服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

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