數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究

第1章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念與結(jié)構(gòu)
1．1 決策支持技術(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展
1．2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義及特征
1．3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)
1．4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)組織
1．5 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)
1．6 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品介紹
第2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
2．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)概述
2．2 未來(lái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)需求分析
2．3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
2．4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的部署與維護(hù)
第3章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用——聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）
3．1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與OLAP
3．2 OLAP的概念、特性與不足
3．3 OLAP的分類
3．4 多維OLAP和關(guān)系OLAP
3．5 OLAP實(shí)現(xiàn)
3．6 OLAP的新發(fā)展——OLAM
第4章 數(shù)據(jù)挖掘及其基本原理
4．1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的由來(lái)
4．2 數(shù)據(jù)挖掘及其與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系
4．3 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)
4．4 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
4．5 常用的數(shù)據(jù)挖掘方法和技術(shù)
4．6 常用數(shù)據(jù)挖掘工具
第5章 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
5．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的、方法及研究現(xiàn)狀
5．2 數(shù)據(jù)清理
5．3 數(shù)據(jù)集成
5．4 數(shù)據(jù)變換
5．5 數(shù)據(jù)歸約
5．6 離散化和概念層次樹(shù)生成
第6章 數(shù)據(jù)挖掘中的算法及應(yīng)用
6．1 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析及應(yīng)用
6．2 分類規(guī)則和預(yù)測(cè)分析及應(yīng)用
6．3 聚類分析及應(yīng)用
6．4 粗糙集方法及應(yīng)用
6．5 遺傳算法及應(yīng)用
第7章 復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘
7．1 文本挖掘
7．2 Web挖掘
7．3 空間數(shù)據(jù)挖掘
7．4 多媒體數(shù)據(jù)挖掘
第8章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘在不同領(lǐng)域的應(yīng)用
8．1 金融行業(yè)
8．2 生產(chǎn)制造與零售行業(yè)
8．3 醫(yī)學(xué)行業(yè)
8．4 其他行業(yè)
參考文獻(xiàn)