本书从技术和管理的角度介绍了数据仓库、挖掘和可视化的核心概念。以独特的视角强调 了数据库设计和开发在现实领域中的应用与实现，旨在帮助您船长的理解数据仓库的价值和与之相关的一些技术。本书特色·书中有关数据挖掘和数据可视化的练习都基于Megaputer公司的PolyAnalyst和Text Analyst软件，这些练习有助于学生对数字化和结构化的数据进行关联和分类操作，并从中获取知识。·本书中在介绍每个新概念时都使用了大量的示例，以便学生可以清楚地理解这些重要概念。·叙述性的小插图形象地描述了如何利用假设特性进一步明确决策过程中的概念。

数据挖掘将数据转化为知识，是数据管理、信息处理领域研究、开发和应用的最活跃的分支之一。本书全面地论述了数据挖掘领域的基本概念、基本原理和基本方法，内容包括数据挖掘领域的经典理论和前沿发展。全书共分14章，并含有1个附录。全面系统地介绍了数据挖掘的概念和过程、数据预处理技术；深入地叙述了各种数据挖掘技术，包括关联规则、决策树、聚类、基于样例的学习、贝叶斯学习、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析；并讨论了数据挖掘的典型应用，如分类、文本和Web挖掘，以及数据挖掘的应用和发展趋势；并在第14章中给出了一个具体的商业智能解决方案实例。通过本书的学习，读者可以对数据挖掘的整体结构、概念、原理、技术和发展有深入的了解和认识。本书既可以作为相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可作为数据挖掘领域的研究者和开发者的参考书。

随着数字技术和计算机信息化的普及和发展，许多企业的各个部门都采用了计算机进行管理和运营。这些计算机系统通常都具有强大的收集、存储和处理数据的能力。一个企业收集的数据实际上是有关企业或机构生产经营经验的真实记录，经过长期积累，必然能反映出企业生产经营过程中规律性的信息和知识。在信息化、Internet高速发展的网络时代，信息资源的经济价值和社会价值越来越明显。这些日积月累的数据形成了一个企业的巨大“宝藏”，如何对其进行有针对性的开发，挖掘出有价值的信息，形成企业知识，指导企业的技术决策和经营决策，对于企业的生存和发展将发挥率足轻重的作用。因此，如何有效地管理这些数据，从中挖掘规律性知识，指导制定生产和营销策略，就显得越业越重要。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。《数据挖掘中的新方法：支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

本书对面向应用的数据挖掘方法进行了清晰的阐述，包括经典的多元统计方法、贝叶斯多元统计方法、基于机器学习的数据挖掘方法和基于计算的数据挖掘方法等。介绍了数据挖掘领域中许多最新的研究成果，如关联规则、序列规则、图示马尔可夫模型、基于存储的推理、信用风险和Web挖掘等。并详细介绍了选自实际工业项目的6个应用实例，强调了数据挖掘方法的实用性。本书主要面向计算机科学、信息管理、应用统计学和经济学等专业的高年级本科生和研究生。对实际从事海量数据分析和处理的技术人员也有很好的指导作用和参考价值。

这是一本专门为信息技术领域专业人员而写的权威书籍。本书的组织和内容的陈述都是专门为信息技术领域专业人员而设计的，只对该领域感兴趣的业外人士不是本书的目标读者，编写此书旨在满足IT专业人士的具体需要。在内容上，没有特别强调某些特定的方面而忽略其他重要方面。这本书将把你带入一个完整的数据仓库的世界。这本书是如何做到适应信息技术领域专业人员需要的呢？作为具有丰富IT行业实际经验的IT专业人员，作为一个成功的数据库和数据仓库的资深顾问，以及在大学课堂和公开研讨班里教授数据仓库基础课程的老师，我非常准确地了解IT专业人员的需要，在本书的每一章中，我都将谈到IT中的这些需求。PaulrajPonniah：是具有25年工作经验的IT专家，专长于数据仓库和数据库系统的设计和实现。同时，他也教授数据库和数据仓库教程。本书全面而详细地讲述了关于数据仓库每一个重要部分的内容，包括计划、需求、体系、基础、结构、设计、数据准备、信息传递、配置和维护等。本书编排合理，每章提供本章主题，本章小结，可以使读者将每一个概念和技术同数据仓库的实践和市场结合起来；还提供复习思考题和练习供读者巩固学习到的知识。总之，本书几乎涵盖了数据仓库领域所有方面的知识，如果你想成为数据仓库领域专家，它是值得一读的。本书是专门为IT专业人员而量身定做的介绍数据仓库知识的书籍，适合于想掌握数据仓库基础知识的系统分析员、程序员、数据分析员、数据库管理员、项目经理和软件工程师阅读，还非常适合作为大中院校相关专业的教科书或培训用书，供自学人员、大学课程或科研机构使用。

“相对于其他的书，Erik的书，阐述得比较深入。在完整性、可读性和理论与实践的结合等方面，我强力推荐这本书。如果您今年打算只买一本关于OLAP的书，您就应该买《OLAP解决方案》（第二版）。”：：W.H.Inmon（网站http：//www．billinmon．com/创建者之一）“Erik的OLAP解决方案的第一版被广泛地作为多种从业人员的标准参考书，这些人员都是在OLAP系统、决策支持系统、数据仓库和商业分析等领域中工作的。我们都从书中对多维信息系统清晰、简捷和全面的处理中获益匪浅。OLAP解决方案的第二版不仅继续阐述这方面的内容，并且还包含了许多新的和意义深远的内容。特别值得一提的是，该书通过引入OLAP的LC模型，并提供该模型应用的详细实例，给出了一个基于逻辑的多维框架和语言，这种语言解决了在OLAP模型使用和规范方面通常遇到的概念上的困难。《OLAP解决方案》（第二版）将完全改变我们考虑发展和使用OLAP技术的方式。”：：JohnPoole（HyperionSolutions公司著名软件工程师）“Erik又进行了这方面的研究！我发现他的最新著作反映出了关于OLAP工具和方法方面快速动态变化的有价值的新信息。我向已经读过第一版的人推荐这本书，你们可以从书中获得有价值与比较新的内容，还将这本书推荐给使用OLAP产品初学者中需要超越初学阶段的人。”：：AlanP．Alborn（科学应用国际公司副总裁）“本书不仅是该领域每一个从业人员必读本，而且是创建先进分析应用的前沿开发者必读的一本书。利用这本书的读者将会对怎样构造他们的分析应用有一个更清楚的理解。”：：FrankMcGuff（独立顾问）“这本书适合于打算或正在OLAP舞台上工作的学生和从业人员阅读。除了有一些实践的建议外，该书也适合作为大学高年级学生或研究生数据挖掘课程的参考书。OLAP的关系代数学是非常需要的，真实世界的例子可以让你思考怎样应用OLAP技术来实际地帮助现实的业务。”：：DavidGrossman（伊利诺伊技术学院副教授）“这本书是对OLAP分析的全面介绍，它解释了这个复杂的学科，并且证明了OLAP在辅助决策制订时所表现出的重要作用。”：：MehdiAkhlaghi（世界银行开发数据组信息官员）尽管许多商业OLAP产品很容易起作用，但是由于OLAP是一种单独的工具，且越来越多地与关系数据紧密地联合，所以OLAP仍旧是一项很难掌握的复杂技术。无论你使用什么样的OLAP工具，Thomsen写的这本著名的《OLAP解决方案：创建多维信息系统（第二版）》在运用OLAP概念和技术方面提供了一个清晰的，全面的解释。这一版经过了详尽的修订，增加了一些逻辑问题的讲述，例如，维的层次，以及关于数据存储，访问和计算的物理问题。Thomsen还在书中增加了一个全新的应用章节，描述在某个制造公司的环境中的具有10个相互连接业务处理过程的计算交叉价值链模型。无论你使用什么样的商业OLAP工具，在此，你将学到的实际方法和公式都是有用的。在这个全面的、无与伦比的资源库中，你会发现：■OLAP的概念，以及它是怎样与数据仓库、决策支持、SQL数据库及电子数据表联系起来的。■包括维、层次、单一领域和多领域数据立方体、公式、稀疏性和连接的多维技术。■OLAP解决方案物理设计的实用技术。■关于怎样进行数据可视化操作的、彻底的处理方法及部署它的最佳实践。■关于建立企业OLAP解决方案的、丰富而细致的实例■主要OLAP产品语言的比较■如何评价OLAP工具■怎样将OLAP与其他决策支持技术结合起来的实例对于各个行业，OLAP是一种非常重要的主流技术。本书是对OLAP的全面分析：从OLAP的定义、由来、基本要求，以及它是如何结合到整个企业信息架构中的，到如何在N维空间中进行思考，进而设计和使用多维信息系统；从多维技术的特点、概念到多维信息系统的设计使用实践。每一步都是从最简单的问题出发，使用具体生动的实例进行详细讲解的，使得读者可以很容易理解多维信息系统的设计原则，并提高多维信息系统的使用技巧。本书主要是商业分析师、面向OLAP应用开发者、IT工作者，以及计算机科学、面向技术的大学生而编写的，同时本书多层次的编写风格使得IT经理和管理人员也能从中获益。

“金苹果”首先是为青少年朋友编写的，具有初中文化程度的读者基本上就可以看懂。当然，它们一定同样会受到渴求加深了解科学技术的成年读者的青睐。“金苹果”的作者们有一个共同的心愿，那就是使读者充分体验到，阅读科学书籍实在是一种妙不可言的美的享受。《金苹果文库》主要面向青少年，尽可能通俗地宣传和普及科学知识、科学思想和科学方法，规划出版5辑共50种图书。它的历程被誉为是“集结中国优秀科普作家队伍，展现中国优秀原创科普成果”的过程，前4辑出版后，至今已累计发行90万册，现在，随着第五辑的10种正式付印，“金苹果”产量终于闯过了百万大关。

本书主要介绍了数据存储技术、数据备份与灾难恢复的相关知识与实用技术，讨论了数据备份与灾难恢复策略、解决方案，数据库系统与网络数据的备份与恢复，对市场上的一些较成熟的技术和解决方案进行了分析比较。本书的特色是实用性强，使读者能够利用书中的方法和步骤去解决实际应用中的常见问题。本书适用于大专院校信息安全专业的师生和从事数据备份与灾难恢复的专业技术人员。

这是探讨数据仓库工程中元数据问题的书，并且结果是激动人心的……DavidMarco以易懂、实用、立竿见影的方式阐述了该主题。对任何IT专业人士来说．本书都是一份极好的资料。”——SteveMurchie微软公司产品经理如果能得当地使用元数据仓储并且了解它们能做什么，不能做什么，就可以给公司提供巨大的价值。本书由元数据行业的权威撰写。书中提供了开发、部署和管理元数据仓储以便获得更大竞争优势所需的全部指导。本书不仅介绍基本概念，而且介绍如何利用元数据增加公司收入并削减开支。读者可以全面了解影响元数据产业的主要趋势以及构建一个足够灵活并能适应未来变化的元数据仓储的步骤。本书并不涉及具体产品，而是介绍元数据来源、标准和体系结构，并探讨有关实际实施问题的各个方面。本书逐步介绍实现元数据仓储的过程，告诉读者如何：●评估元数据工具●通过元数据来提高数据质量●制定元数据项目计划●创建物理元数据模型●设计定制的元数据体系结构●评估元数据交付需求本书附带的光盘包括：●一个实施项目计划样本●一份元数据工具需求的功能和特征清单●一些支持特定业务功能的物理元数据模型作者介绍DavidMarco是元数据行业的权威，并且是EnterpriseWarehousingSolutions公司的创始人和总裁，EnterpriseWarehousingSolutions公司是一家总部在芝加哥的战略合伙人和系统集成商。DavidMarco还是《DMReview》杂志的每月专栏作家，并且在世界范围内就数据仓库领域的技术进行过讲演。