数据仓库与数据挖掘都是从数据资源提取信息和知识进行辅助决策。由于数据资源丰富，数据仓库与数据挖掘辅助决策效果十分显著。.本书系统介绍数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持应用，数据挖掘原理、信息论的决策树方法、集合论的粗糙集方法、关联规则、公式发现、神经网络、遗传算法、文本挖掘与Web挖掘，以及数据仓库与数据挖掘的发展。..本书对数据仓库的系统介绍，在于突出决策支持的本质。对数据挖掘的各类方法均介绍了它们的理论基础和实现方法，并通过例子进行了说明。本书的特点是从数据仓库和数据挖掘的兴起与演变来说明它们的本质，通过实例来解释它们的原理，这样便于读者学习和掌握，适于本科生和研究生使用。...

本书以VisualFoxPro8．0为平台，介绍了关系数据库管理系统的基础理论及应用系统的开发知识。全书共14章，第1—11章为VisualFoxPro基础知识，在数据库基础理论方面介绍了VisualFoxPro8.0的基本操作；第12—14章为VisualFoxPro的面向对象可视化编程，介绍了面向对象可视化编程、应用系统开发的方法及步骤。全书采用图文并茂的形式，结合大量实用、丰富多彩的实例，深入浅出地讲述了面向对象可视化编程的概念，使读者逐步掌握VisualFoxPro8．0的基本操作及面向对象可视化编程技术，并能独立进行小型数据库应用系统的开发。本书可作为本、专科院校计算机相关专业的教材，也可作为数据库及应用系统开发人员的参考用书，同时也适合于广大计算机用户和计算机技术初学者学习使用。

医药分析信息学是一门新近引起分析化学界和生物医药界高度重视并得到迅速发展的边缘学科，是当今生物科技和信息科技的研究前沿；而分析仪器数据处理技术则是运用信息科学和计算科学等多　学科交叉综合手段解决复杂物质体系辨析问题的高新技术方法，已广泛应用于生物、医药、地质、环保、食品、农业、化学等众多领域，取得了令人瞩目的成果。　全书共分10章，分别对分析数据处理技术的基础知识、现代仪器分析信号的处理、化学与生物模　式信息处理、化学指纹图谱计算处理、分析信息智能管理、生物芯片分析信息处理、组学分析信息处理等进行了详细介绍，并对该技术在生物医药领域中的应用研究现；吠及进展做了全面介绍。　本书可供广大生物医药和分析科学工作者以及相关应用领域的科技人员阅读，也可作为相关专业研究生教学参考用书。

《企业级数据仓库（EDW）原理、设计与实践》作者曾主持建成了我国证券市场惟一涵盖全市场业务数据的大型企业级数据仓库，他将其基本于日常工作实践对数据仓库的概念和理论的理解及建设经验融入本书，详细地讲述了企业级数据仓库（EDW）的基本概念、规划、设计与实现，以及解决方案，并且还详细地描述了电信业、证券业和银行业数据仓库的案例，供数据仓库建设者借鉴。塞尔希奥·齐曼说：“我写这本书，目的是要让每个人，包括营销人员和雇用他们的经理层弄清楚，营销究竟是一个什么样的东西以及如何搞好营销。我会谈到过去，并会告诉你为什么营销发展到今天会变得如此一蹶不振，但是，我将主要着眼于未来，讨论到底需要做些什么。在我看来，未来的营销应该回复到它原先的一些基本原则上来。我对营销的这种理解已经使我走上成功之路，它今后还将会继续使我获益匪浅。营销的原则实际上都寓含于那些古老的商业准则。你花钱是为了赚钱，你只雇用那些需要的人。而当你雇用别人时，你当然会希望由此会带来更多的产品和更多的利润了。我认为未来的营销必须用“金融工具”来衡量，就像公司在获得一块资产时要用某种金融工具去衡量一样。这也是一种具有创造性和风险性的行业。它也许会使你受到震动，让你从全方位加以考虑。我希望如此。但这并非冒险，因为它会使你从中得到谨慎的科学的管理经验。一些人已经称我是“天才营销大师”了，当然还有一些不那么过于奉承的话。而在我看来，我并非那种“天才”。我一直有一个目标，我能非常理性地达到这个目标。我已经说过，本书并不是要讲可口可乐如何如何，但是它会涉及到许多可口可乐的案例，类似的案例可以用来解释和探讨营销的战略和战术。我和我的同事们正是运用这些战略战术，把一家像可口可乐这样的百年老店的销售额在5年内提高了50％，也就是说从100亿听提高到150亿听。我要向你讲述的并不仅仅是我们已经做了什么，更为重要的是，我要把我们如何给该品牌定位，宣传和振兴的一些原则向你们阐明。我们确实做了一些令人激动的和头晕目眩的广告，也搞了一些令人难忘的活动和惊人的刺激场面。但我们成功的秘诀在于，我们从来没有忘记我们的目标，那就是使更多的人购买更多的可口可乐，让公司能取更多的金钱。在此同一期间，可口可乐的市场价值从400亿美元跃升到了1600亿美元。我也会向你讲述“新可乐事件”，并会告诉你为什么这是一个巨大的成功。诚然，我们的营销活动在重推广古典型可乐之前，持续了仅仅77天，浪费了数以“吨”计的金钱并引起了公众的愤怒。但是，我认为“新可乐”实际上很成功，因为它复兴了可口可乐的品牌，并重把公众的注意力引向了可乐。虽然它没有按照我们的原计划发展，但是，我们也达到了我们的目的，即改变了消费者和品牌之间基本对话的模式。改变这种模式是你在本书中要多次看到的一个概念。这样的例子你不仅在软件饮料界会看到，而且在计算机业、航空业、洗涤用品业、旅游鞋业以及所有产品类的行业都会有类似的情况。……总的说来，我想向诸位传输这样一个信息，即市场营销员们已经忘记但应该记住的东西，营销必须能把商品卖出去。营销并不是创造一个形象。形象的树立只是意味着人家知道你、认识你，但是，这并不一定会让人家购买你的产品。营销也并不是要制作哗众取宠的广告。它是要通过方案，促销活动、广告等诸多活动达到实际效果，即要使人们相信他们应该购买你的产品。对快餐店来说即是食物的消费，对航空公司来说即是载客率。它们都需要利润，这才是它们的最终目的。

本书主要提出云模型、数据场、地学粗空间和空间数据挖掘视角等新技术，构建空间数据挖掘金字塔，研究空间数据挖掘的数据源，导出空间观测数据清理的“李德仁法”，研究基于空间统计学的图像数据挖掘，提出“数据场—云”聚类、墓于数据场的模糊综合聚类和基于数学形态学的聚类知识挖掘算法，研究基于归纳学习的空间数据挖掘、基于概念格的遥感图像数据挖掘和地理信息系统（GIS）数据挖掘，结合滑坡监测、银行经营收益分析及选址评价、遥感图像土地利用分类、土地资源评价、火车运行安全检测等实例系统研究空间数据挖掘可操作性，并在此基础上自主研制了空间数据挖掘原型系统GISDBMiner和RSImageMiner。.本书可供空间数据挖掘、计算机科学、地球空间信息科学、GIS、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、数据分析、人工智能、认知科学、空间资源规划、土地科学、灾害防治、管理科学与工程和决策支持等领域的研究人员和开发人员使用，亦可作为高等院校相关专业的本科生、研究生教学用书和参考用书。...

本书是一部关于现代数据库系统的基本原理与技术的教科书，本书突出了数据库和新技术的应用以及教学的需要。在编写中注重原理与技能的并重，传统内容与先进性实用内容并重以及课堂教学与实验并重。学生学后能掌握数据库的基本原理，熟练掌握一个数据库产品的操作并学会开发、设计与管理数据库的能力。　本书由16章构成，内容包括基本原理、基本操作、数据库设计及应用等，突出Web数据库、数据交换等内容。本书各章均配有丰富的习题以及复习提纲，同时本书还附有实习指南供数据库实验课之用。　本书结构清晰，概念准确，文字叙述简洁明了，可读性强，既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读。　本书可作为普通高校计算机应用类及相关专业的本科“数据库课程”教材和教学参考书，同时也可以作为数据库应用开发人员的参考书。

数据采集和存储技术的进步导致了数据规模的日益增加，数据是一种宝贵的信息资源，但这种资源同矿藏一样，只有通过管理、分析、挖掘、提炼等操作，才能使潜在的资源变成可用的财富。 本书系统地介绍了数据挖掘技术的产生、发展、应用及相关原理和算法，其主要内容包括：数据挖掘基本知识、数据挖掘处理流程、数据仓库和联机分析处理、关联规则发现方法、序列模式挖掘方法、决策树分类方法、贝叶斯分类法、各种聚类方法、Web挖掘以及分类方法在医学图像中的应用。本书包含了作者多年来在数据挖掘中的研究成果。 本书可作为计算机专业、自动化专业、生物医学专业等高年级本科生与研究生课程的教材，也可作为需要了解数据挖掘有关方法与技术的研究、设计和开发人员的参考书。

本书作为一本专家级指南，全面介绍了SQL Server 2005中数据挖掘的功能，并且对这些功能的应用作了较为详尽的讲述。书中不但讲述了数据挖掘的核心概念，还讲述了数据挖掘的最新发展趋势，并给出了一些数据挖掘的最佳实践。...

本书第2版在十分丰富和全面的第1版基础上进行了更新和改进，并增添了新的重要课题，例如挖掘流数据、挖掘社会网络和挖掘空间、多媒体和其他复杂数据。本书将是一本适用于数据挖掘和知识发现课程的优秀教材。. ——Gregory Piatetsky-Shapiro， KDnuggets的总裁科学的飞速发展使产生和收集数据的能力快速增长。大多数商业、科学和政府事务的日益计算机化，数码相机、发布工具和条码的广泛应用都产生着大量的数据。在数据收集方面，扫描的文本和图像平台、卫星遥感系统和互联网已经使我们生活在海量的数据之中。这种爆炸性的数据增长促使我们比以往更迫切地需要新技术和自动化工具，以帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。.. 本书第1版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍了数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术以及数据挖掘的技术研究进展，重点关注其可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。第1版出版之后，数据挖掘领域的研究又取得了很大的进展，开发出了新的数据挖掘方法、系统和应用。第2版在这方面进行了充实，增加了多个章节讲述最新的数据挖掘方法，以便能够挖掘出复杂类型的数据，包括流数据、序列数据、图结构数据、社会网络数据和多重关系数据。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材，特别适合作为研究生的专业课教材，同时也适宜作为数据挖掘研究人员和相关专业人士的参考书。本书特点： ● 全面实用地论述了从实际业务数据中抽取出读者需要的概念和技术。 ● 结合读者的反馈，反映数据挖掘领域的技术变化以及统计和机器学习方面的进展。 ● 引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。

《数据挖掘与最优化技术及其应用》介绍几类数据挖掘问题优化模型以及用于求解数据挖掘优化模型的优化算法，其中包括算法设计和数值实验。书中详细介绍了数据分类问题、数据聚类问题、回归问题、等基数的双目录分割问题、数据相关性问题的最优化数学模型以及关联规则挖掘算法和因果规则的近似表示理论。本书反映了数据挖掘的数学理论基础的最新研究成果。本书可作为数据挖掘理论和算法及相关专业的研究生教材，也可作为相关专业科技工作者的参考书。