本书全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法，是系统学习数据挖掘的一本好书。全书由四部分构成：第一部分是导论，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念以及数据挖掘所使用的主要技术；第二部分？鞘萃诰虻暮诵乃惴ǎ低成钊氲孛枋隽擞糜诜掷唷⒕劾嗪凸亓嬖虻某Ｓ盟惴ǎ坏谌糠质鞘萃诰虻母呒犊翁猓饕鹗隽薟eb挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品，包括产品名称、产品功能、供应商、产吕所用技术、运行平台及产品状况。数据挖掘是近年来伴随着数据库系统的大量建立和万维网的广泛使用而发展起来的一门技术，它是数据库、机器学习与统计学这三个领域的交叉结合而形成的一门新兴技术。本书全面系统地介绍了各种数据挖掘的基本概念、方法和算法，是系统学习数据挖掘的一本好书。全书由四部分构成：第一部分是导论，全面介绍了数据挖掘的背景信息、相关概念以及数据挖掘所使用的主要技术；第二部分是数据挖掘的核心算法，系统深入地描述了用于分类、聚类和关联规则的常用算法；第三部分是数据挖掘的高级课题，主要叙述了Web挖掘、空间数据挖掘、时序数据和序列数据挖掘；第四部分是附录，介绍了目前市场上流行的一些数据挖掘工具产品，包括产品名称、产品功能、供应商、产吕所用技术、运行平台及产品状况。全书层分明、要念头清晰、表达准确、体系完整。书中对每种算法不仅进行了详尽的解释，还给出了算例及伪代码。每章后的练习和参考文献为读者提供了进一步思考相关问题的线索。本书适宜作为计算机专业研究生、高年级本科生教材，也可作为相关领域研究人员的参考书。

第1章 Visual FoxPro概述1．1 认识visual FoxPro1．1．1 Visual FoxPro的发展1．1．2 Visual FoxPro窗口1．2 Visual FoxPro的基本概念1．2．1 数据1．2．2 数据库和数据库管理系统1．2．3 数据表1．2．4 项目和项目管理器1．2．5 数据和记录练习题第2章 创建数据库2．1 建立“项目管理器”2．1．1 建立“项目管理器”2．1．2 打开创建好的“项目管理器”2．2 在“项目管理器”中创建数据库文件2．2．1 数据库文件概述2．2．2 建立数据库文件2．3 创建并修改自由表框架2．3．1 规划自由表2．3．2 字段类型的选择2．3．3 索引的选择2．3．4 建立并修改自由表框架2．4 将自由表加入到数据库中2．4．1 向数据库中添加自由表2．4．2 修改数据库表索引练习题第3章 操作数据库表3．1 在数据库表中进行操作3．1．1 在浏览模式下添加记录并输入数据3．1．2 向数据库表导入并查看数据3．1．3 在数据库表中修改数据3．2 删除数据库表的记录3．2．1 标记要删除的记录3．2．2 恢复做了删除标记的记录3．2．3 物理删除数据库表练习题第4章 灵活运用查询功能4．1 建立“简单查询”4．1．1 查询条件的选择4．1．2 建立“简单查询”4．2 建立“复合查询”4．2．1 多个限制条件的连接4．2．2 建立“复合查询”4．3 建立“分组查询”4．3．1 建立表与表之间的关系4．3．2 建立“分组查询”4．3．3 设置“查询去向”4．4 建立本地视图4．4．1 “视图设计器”和“查询设计器”的区别4．4．2 视图的应用范围练习题第5章 制作报表和标签5．1 利用表格数据生成报表5．1．1 报表的作用和布局特点5．1．2 用“报表设计器”制作报表5．1．3 分组报表的制作5．2 利用表格数据制作标签5．2．1 使用“标签向导”创建标签5．2．2 使用“标签设计器”创建标签练习题第6章 创建表单6．1 表单常用控件及属性6．1．1 常用控件6．1．2 常用控件属性6．2 制作表单页面6．2．1 规划“增加新员工表单”6．2．2 创建“增加新员工表单”练习题第7章 面向对象编程7．1 面向对象编程的准备工作7．1．1 面向对象编程的基本概念7．1．2 面向对象编程示例7．2 建立一个简单的登录程序7．2．1 制作表单页面7．2．2 为表单添加代码7．3 将登录程序与数据库连接7．3．1 向表单加入数据环境7．3．2 为表单添加代码

高校计算机教学系列教材。计算机在各个领域的应用过程中，都会涉及到数据的组织与程序的编排等问题，都会用到各种各样的数据结构。选择最合适的数据结构地存储表示方法，以及编制相应的实现算法的方法是计算机工作者不可缺少的知识。本书全面、系统地介绍各种类型的、最常用的数据结构及其查找、排序的各种方法。对每一种数据结构除了阐述各种数据结构所涉及的逻辑关系之外，还讨论它们在计算机中的存储表示方法以及在这些数据结构上的运算（操作）和实际的执行算法，并对算法的效率进行简要的分析和讨论。概念清楚，内容丰富，详略得当，既便于开展各种层次的教学，又便于读者自学。本书可以作为大专院校计算机及相关专业的教材，也可以供从事计算机工程与应用的科技工作者参考。

《实验的数据处理》介绍物理实验中常用的数据处理方法和工具，包括概率数理统计和数字信号处理两大部分。主要内容有：概率统计基础、误差理论、参数估计（包括贝叶斯估计）、假设检验、最小二乘法与曲线拟合、序列卷积与离散富里叶变换、快速富里叶变换、实验谱的去卷积等，阐述重点放在物理概念的理解和实际应用方面，《实验的数据处理》中附有大量的实例，便于自学。其内容适合作为实验物理类本科生和研究生相关课程的教材。

数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术的发展而出现的一门新兴技术。本书讨论数据挖掘理论与应用专题，包括数据挖掘和数据仓库简介、数据挖掘方法论、数据挖掘核心技术、联机分析处理、DM与CRM工具软件、21世纪的数据挖掘等内容。本书可供信息技术、信息工程、信息管理、统计、电子商务、生物信息和计算分子生物学等相关科系及研究所学生作为教科书或参考书籍使用，也可作为统计信息软件公司、电子商务网络公司、设计／制造业、服务业（大型百货公司及超市）等相关行业的研发人员及客服中心人员的参考教材。

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。

本书从实例出发，全面细致地介绍了Microsoft Visual Foxpro 6.0中文版的使用方法。＜br＞本书可作为高等职业技术学院计算机及相关专业的教材。

本书比较全面系统地介绍了数据仓库（DataWarehouse）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DataMining）等3个层次的基本概念、原理和应用技术。全书分成4篇，基本原理篇和设计建模篇的内容主要包括：数据仓库的基本概念、体系结构、创建过程、建模设计、项目规划，OLAP的基本概念、ROLAP和MOLAP的实现原理、OLAP模型设计，数据挖掘的基本概念、基本过程、常见模型和算法。产品介绍篇介绍了现有数据仓库厂商产品工具的基本情况，并对产品选择进行了一些分析。应用实践篇结合电信领域的实例，介绍了数据仓库项目在设计和实施中的关键问题。本书的编写以理论联系实际为原则，内容系统全面，对于从事数据仓库研究、设计、开发等工作的人员具有宝贵的参考价值，对于需要了解数据仓库技术的系统集成人员、系统分析师、系统设计师也具有一定的参考价值。目录：第一篇基本原理篇第1章数据仓库概述21.1数据库到数据仓库的演变21.1.1蜘蛛网问题21.1.2操作型系统和分析型系统的分离51.2商业智能系统的功能和构成71.2.1商业智能系统的数据处理循环71.2.2决策支持系统的总体功能71.3仓库的应用前景9第2章数据仓库的基本原理122.1数据仓库的体系结构122.1.1数据仓库的体系结构122.1.2数据仓库中的关键名词132.2数据仓库的特点162.2.1数据库的功能和特征162.2.2数据仓库的功能和特征172.2.3面向主题172.2.4数据的集成性192.2.5数据的稳定性212.2.6数据随时间变化的特点222.3数据仓库的数据组织232.3.1数据仓库的数据组织结构232.3.2数据颗粒度252.3.3数据的分割292.3.4数据仓库的数据组织形式302.3.5数据仓库的数据追加技术322.3.6清理数据仓库的数据362.4数据仓库建设的两条技术路线362.5操作数据存储ODS382.5.1ODS的概念382.5.2ODS的应用392.5.3DB－ODS－DW的3层体系结构412.5.4ODS/DW、ODS/DB间的比较432.6外部数据和非结构数据442.6.1外部数据的特征442.6.2为什么将外部数据放在数据仓库452.6.3对外部数据进行管理的元数据462.6.4外部数据/非结构化数据的存储472.6.5外部数据的使用49第3章OLAP的基本原理503.1OLAP的基本概念503.1.1OLAP的基本概念503.1.2OLAP的基本分析动作533.1.3OLAP的展现方式573.1.4OLAP和OLTP593.1.5OLAP的体系结构和分类603.2以多维数据库为基础的OLAP服务器613.2.1多维数据库（Multi-DimensionalDatabase）613.2.2MDDB产品实例643.2.3MOLAP产品的结构663.3基于关系型数据库的OLAP（ROLAP）663.3.1维表673.3.2事实表673.3.3星型结构693.3.4ROLAP和MOLAP的比较733.3.5HOLAP（HybridOLAP）763.4OLAP的特征和衡量763.4.1OLAP的12准则763.4.2OLAP的简洁准则793.5OLAP的前端展现方式803.5.1OLAP的C/S方式803.5.2OLAP的Web803.5.3瘦客户机方式813.5.4OLAP的局限性82第4章数据挖掘基础83第二篇设计建模篇第5章企业模型设计126第6章数据仓库的模型设计152第7章OLAP建模方法183第8章数据仓库规划和开发方法210第9章数据挖掘的实施过程231第10章数据仓库的建立和维护252第三篇产品介绍篇第11章数据仓库产品的介绍266第12章数据仓库产品的选择283第四篇应用实践篇第13章项目的需求和目标分析292第14章系统结构和模型设计307第15章系统装载、数据挖掘和界面设计324第16章界面设计和项目总结348附录常用名词表356

本书以数据挖掘技术的方法为线索，以数据挖掘的技术成果为重点，对知识发现与数据挖掘的概念、数据挖掘的方法和技术、数据挖掘的知识表示、基于信息论的数据挖掘方法、关联规则挖掘、神经网络、遗传算法、公式发现、数据挖掘的应用等内容作了全面、系统的介绍。本书是数据挖掘技术最新成果的论著，将对数据挖掘技术在我国的发展起到推动作用。

本书以SQL Server 2000数据库管理系统为蓝本介绍SQL Server数据库管理系统的功能、管理、应用和开发技术。书中突出了SQL Server的可视化特点，将数据系统的管理机制、开发机制和操作规范介绍给读者。全书以实例贯穿，语言通俗流畅，具有很强的实用性和可操作性。学习完本书后，读者不但可以掌握SQL Server数据库系统的基本原理、管理方法和操作技能，而且可以立即进行小型的数据库应用软件的开发。本书可作为高等学校软件学院或计算机学院的教学用书，亦可以作为各种相关培训班的培训教材。