数据仓库与数据挖掘技术及应用研究

　　数据仓库与数据挖掘是决策支持的两项重要技术，它们共同的特点是都需要利用大量的数据资源，并从数据资源中提取信息和知识。由于数据资源丰富，因此数据仓库与数据挖掘的决策支持效果显著。《数据仓库与数据挖掘技术及应用研究》系统地研究数据仓库和数据挖掘的核心技术，并结合应用实例，力求理论联系实际。全书深入浅出，通俗易懂，内容系统、完整，是一本值得学习研究的著作，能为软件工程及相关专业学生的提供参考，也可供计算机研究和开发人员以及相关专业人士参考。

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第1章 数据仓库的概念与结构
1．1 决策支持技术与数据库的发展
1．2 数据仓库的定义及特征
1．3 数据仓库的体系结构
1．4 数据仓库中的数据组织
1．5 数据仓库系统
1．6 数据仓库产品介绍
第2章 数据仓库的设计与开发
2．1 数据仓库设计与开发概述
2．2 未来数据仓库架构需求分析
2．3 数据模型设计
2．4 数据仓库的部署与维护
第3章 数据仓库应用——联机分析处理（OLAP）
3．1 数据仓库与OLAP
3．2 OLAP的概念、特性与不足
3．3 OLAP的分类
3．4 多维OLAP和关系OLAP
3．5 OLAP实现
3．6 OLAP的新发展——OLAM
第4章 数据挖掘及其基本原理
4．1 数据挖掘技术的由来
4．2 数据挖掘及其与数据仓库的关系
4．3 数据挖掘系统
4．4 数据挖掘过程
4．5 常用的数据挖掘方法和技术
4．6 常用数据挖掘工具
第5章 数据预处理技术
5．1 数据预处理的目的、方法及研究现状
5．2 数据清理
5．3 数据集成
5．4 数据变换
5．5 数据归约
5．6 离散化和概念层次树生成
第6章 数据挖掘中的算法及应用
6．1 关联规则分析及应用
6．2 分类规则和预测分析及应用
6．3 聚类分析及应用
6．4 粗糙集方法及应用
6．5 遗传算法及应用
第7章 复杂结构数据挖掘
7．1 文本挖掘
7．2 Web挖掘
7．3 空间数据挖掘
7．4 多媒体数据挖掘
第8章 数据仓库与数据挖掘在不同领域的应用
8．1 金融行业
8．2 生产制造与零售行业
8．3 医学行业
8．4 其他行业
参考文献