數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

前言

　　隨著電子商務(wù)與信息管理技術(shù)及應(yīng)用在我國(guó)和全球的迅速發(fā)展，政府、行業(yè)和企業(yè)對(duì)電子商務(wù)與信息管理的重視程度不斷提高，我國(guó)高校電子商務(wù)與信息管理人才培養(yǎng)的任務(wù)也不斷加重。作為一個(gè)新興的跨學(xué)科領(lǐng)域的專業(yè)，電子商務(wù)與信息管理的教育在快速發(fā)展的同時(shí)還存在著許多值得我們思考和改進(jìn)的問題。特別是開辦電子商務(wù)專業(yè)和信息管理專業(yè)的學(xué)校學(xué)科背景不同，有文科的、理工科的、經(jīng)管類學(xué)科等，使得不同學(xué)校對(duì)核心課程的設(shè)置差異很大；另外，近年來有關(guān)電子商務(wù)與信息管理方面的教材出版的數(shù)量雖然不少，但適合于財(cái)經(jīng)管理類知識(shí)背景本科生的電子商務(wù)系列與信息管理系列教材一直缺乏，而在開辦電子商務(wù)和信息管理本科專業(yè)的高校中，財(cái)經(jīng)管理類的高校占的比重很大。為此北京大學(xué)出版社于2006年11月在北京召開了《21世紀(jì)全國(guó)應(yīng)用型本科財(cái)經(jīng)管理系列實(shí)用規(guī)劃教材》研討會(huì)暨組稿會(huì)，會(huì)上出版社的領(lǐng)導(dǎo)和編輯通過對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)管類學(xué)科背景的多所大學(xué)電子商務(wù)與信息管理系列教材實(shí)際情況的調(diào)研，在與眾多專家學(xué)者討論的基礎(chǔ)上，決定成立電子商務(wù)與信息管理系列叢書專家編審委員會(huì)，組織編寫和出版一套面向經(jīng)管類學(xué)科背景的電子商務(wù)與信息管理專業(yè)的應(yīng)用型系列教材，暨《21世紀(jì)全國(guó)應(yīng)用型本科電子商務(wù)與信息管理系列實(shí)用規(guī)劃教材》?！　”鞠盗薪滩牡奶攸c(diǎn)在于，按照高等學(xué)校電子商務(wù)專業(yè)與信息管理專業(yè)對(duì)本科教學(xué)的基本要求，參考教育部高等學(xué)校電子商務(wù)專業(yè)與信息管理專業(yè)的課程體系和知識(shí)體系，定位于實(shí)用型人才培養(yǎng)?！　”鞠盗薪滩倪€體現(xiàn)了教育思想和教育觀念的轉(zhuǎn)變，依據(jù)教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和教學(xué)手段的現(xiàn)狀和趨勢(shì)進(jìn)行了精心策劃，系統(tǒng)、全面地研究普通高校教學(xué)改革、教材建設(shè)的需求，優(yōu)先開發(fā)其中教學(xué)急需、改革方案明確、適用范圍較廣的教材。此次教材建設(shè)的內(nèi)容、架構(gòu)重點(diǎn)考慮了以下幾個(gè)要素。　?。?）關(guān)注電子商務(wù)與信息管理發(fā)展的大背景，拓寬經(jīng)濟(jì)管理理論基礎(chǔ)、強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用技能和專業(yè)知識(shí)，著眼于增強(qiáng)教學(xué)內(nèi)容的聯(lián)系實(shí)際和應(yīng)用性，突出創(chuàng)造能力和創(chuàng)新意識(shí)?！　。?）盡可能符合學(xué)校、學(xué)科的課程設(shè)置要求。以高等教育的培養(yǎng)目標(biāo)為依據(jù)，注重教材的科學(xué)性、實(shí)用性和通用性，盡量滿足同類專業(yè)院校的需求?！　。?）集中了在電子商務(wù)專業(yè)與信息管理專業(yè)教學(xué)方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)的許多教師和研究人員的寶貴意見，準(zhǔn)確定位教材在人才培養(yǎng)過程中的地位和作用。面向就業(yè)，突出應(yīng)用?！　4）進(jìn)行了合理選材和編排。教材內(nèi)容很好地處理了傳統(tǒng)內(nèi)容與現(xiàn)代內(nèi)容的關(guān)系，補(bǔ)充了大量新知識(shí)、新技術(shù)和新成果。根據(jù)教學(xué)內(nèi)容、學(xué)時(shí)、教學(xué)大綱的要求，突出了重點(diǎn)和難點(diǎn)。

內(nèi)容概要

　　《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》比較系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的理論體系和應(yīng)用?！稊?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》總的指導(dǎo)思想是在掌握基本知識(shí)和基本理論的基礎(chǔ)上，強(qiáng)調(diào)實(shí)際應(yīng)用能力的培養(yǎng)。全書力求深入淺出，通過通俗的語言及案例分析，介紹數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及相關(guān)理論與方法。從數(shù)據(jù)倉庫的定義、結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)、構(gòu)建方法及聯(lián)機(jī)分析處理應(yīng)用等方面對(duì)數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行較為詳細(xì)的介紹；從數(shù)據(jù)挖掘的定義、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘中的常用算法等方面對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本知識(shí)和算法等理論進(jìn)行介紹。《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)用，重點(diǎn)介紹SQL Server 2005數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)用。附錄A詳細(xì)介紹一個(gè)簡(jiǎn)易的數(shù)據(jù)挖掘工具——Weka，該工具可作為讀者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘時(shí)的實(shí)驗(yàn)工具。　　《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》可作為普通高等學(xué)校電子商務(wù)、信息管理、計(jì)算機(jī)應(yīng)用及其他相關(guān)專業(yè)的本科教材，也可作為經(jīng)貿(mào)、管理類專業(yè)的研究生教材，以及各類管理人員的培訓(xùn)與自學(xué)用書。

書籍目錄

第1章　企業(yè)數(shù)據(jù)資源管理1.1　數(shù)據(jù)資源的概念1.1.1　企業(yè)資源1.1.2　數(shù)據(jù)資源1.1.3　數(shù)據(jù)資源管理及其發(fā)展歷程1.2　數(shù)據(jù)資源管理的意義1.2.1　信息系統(tǒng)進(jìn)入成熟階段的重要標(biāo)志1.2.2　解決企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)不一致問題的根本途徑1.2.3　數(shù)據(jù)資源的管理和應(yīng)用是取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵1.3　信息資源管理的相關(guān)技術(shù)1.3.1　數(shù)據(jù)資源管理的技術(shù)框架1.3.2　技術(shù)框架中的構(gòu)成要素1.3.3　技術(shù)框架中各部分的關(guān)聯(lián)1.4　企業(yè)通過數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)本章小結(jié)思考與練習(xí)第2章　數(shù)據(jù)倉庫的概念與結(jié)構(gòu)2.1　數(shù)據(jù)倉庫的概念2.1.1　數(shù)據(jù)倉庫的定義2.1.2　數(shù)據(jù)倉庫的特征2.1.3　數(shù)據(jù)集市2.2　數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)2.2.1　數(shù)據(jù)源2.2.2　數(shù)據(jù)倉庫管理層2.2.3　數(shù)據(jù)倉庫工具集2.3　數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織2.3.1　粒度的概念2.3.2　面向主題的數(shù)據(jù)組織2.3.3　數(shù)據(jù)分割2.3.4　元數(shù)據(jù)的管理本章小結(jié)思考與練習(xí)第3章　數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與開發(fā)3.1　數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)過程及特點(diǎn)3.1.1　數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)的生命周期3.1.2　數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)的特點(diǎn)3.1.3　數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容3.2　數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)3.2.1　概念模型設(shè)計(jì)3.2.2　邏輯模型設(shè)計(jì)3.2.3　物理模型設(shè)計(jì)3.3　數(shù)據(jù)倉庫的粒度設(shè)計(jì)3.3.1　設(shè)計(jì)步驟3.3.2　設(shè)計(jì)原則3.4　創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫的基本步驟3.4.1　建立運(yùn)營(yíng)環(huán)境文檔3.4.2　選擇數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)技術(shù)3.4.3　設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫模型3.4.4　創(chuàng)建數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)3.4.5　創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫3.4.6　從操作型系統(tǒng)中抽取數(shù)據(jù)3.4.7　清理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)3.4.8　將數(shù)據(jù)裝入數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫3.4.9　準(zhǔn)備顯示信息3.4.10　將數(shù)據(jù)分發(fā)到數(shù)據(jù)集市本章小結(jié)思考與練習(xí)第4章　聯(lián)機(jī)分析處理4.1　OLAP的基本概念4.1.1　OLAP的發(fā)展背景4.1.2　聯(lián)機(jī)分析處理是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的一個(gè)應(yīng)用4.2　OLAP與多維分析4.2.1　OLAP的一些基本概念4.2.2　理解數(shù)據(jù)立方4.2.3　OLAP的基本分析操作4.3　OLAP的分類4.3.1　ROLAP4.3.2　MOLAP4.3.3　HOLAP4.4　OLAP的特性與不足4.4.1　OLAP的特性4.4.2　OLAP的不足4.5　SQL Servei 2005統(tǒng)一維度模型4.5.1　結(jié)構(gòu)4.5.2　優(yōu)點(diǎn)本章小結(jié)思考與練習(xí)第5章　數(shù)據(jù)挖掘概述5.1　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的由來5.1.1　信息爆炸但知識(shí)貧乏5.1.2　支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)5.1.3　從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)信息的進(jìn)化5.1.4　數(shù)據(jù)挖掘逐漸演變的過程5.2　數(shù)據(jù)挖掘的定義5.2.1　技術(shù)角度的定義5.2.2　商業(yè)角度的定義5.2.3　數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別5.2.4　數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫5.2.5　數(shù)據(jù)挖掘和OLAP5.2.6　數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)5.3　數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)類型5.3.1　廣義知識(shí)5.3.2　關(guān)聯(lián)知識(shí)5.3.3　分類知識(shí)5.3.4　預(yù)測(cè)知識(shí)5.3.5　偏差知識(shí)5.4　數(shù)據(jù)挖掘流程5.4.1　知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程5.4.2　數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?.4.3　數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)5.4.4　數(shù)據(jù)挖掘分類5.4.5　數(shù)據(jù)預(yù)處理5.5　數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術(shù)5.5.1　信息論方法5.5.2　集合論方法5.5.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法5.5.4　遺傳算法5.5.5　模糊數(shù)學(xué)5.5.6　公式發(fā)現(xiàn)5.5.7　可視化技術(shù)5.5.8　知識(shí)表示本章小結(jié)思考與練習(xí)第6章　數(shù)據(jù)預(yù)處理6.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的及方法6.1.1　原始數(shù)據(jù)中存在的問題6.1.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理的常用方法6.2　數(shù)據(jù)清理6.2.1　處理空缺值6.2.2　噪聲數(shù)據(jù)的處理6.3　數(shù)據(jù)集成6.3.1　模式匹配6.3.2　數(shù)據(jù)冗余6.3.3　數(shù)據(jù)沖突6.4　數(shù)據(jù)變換6.5　數(shù)據(jù)歸約6.5.1　數(shù)據(jù)立方體聚集6.5.2　維歸約6.5.3　數(shù)據(jù)壓縮6.5.4　數(shù)值歸約6.5.5　離散化和概念分層本章小結(jié)思考與練習(xí)第7章　數(shù)據(jù)挖掘中的常用算法7.1　Apriori算法7.1.1　基本原理7.1.2　Apriori算法的基本思想與分析7.1.3　從頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則7.2　決策樹算法7.2.1　信息論的基本原理7.2.2　ID3算法7.2.3　樹剪枝7.2.4　由決策樹提取分類規(guī)則7.3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法7.3.1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理7.3.2　反向傳播模型7.3.3　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)7.3.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作過程7.4　聚類分析7.4.1　聚類分析的概念7.4.2　聚類分析中的數(shù)據(jù)類型7.4.3　幾種主要的聚類分析方法7.4.4　K means聚類分析算法本章小結(jié)思考與練習(xí)第8章　SQL Server數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工具及其應(yīng)用8.1　SQL Server 2005的功能構(gòu)架8.2　SQL Server數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘準(zhǔn)備8.2.1　SQL Server數(shù)據(jù)倉庫創(chuàng)建思路8.2.2　SQL Server數(shù)據(jù)挖掘過程8.2.3　案例數(shù)據(jù)準(zhǔn)備8.3　SQL Server集成服務(wù)8.3.1　SQL Server集成服務(wù)的作用8.3.2　控制流8.3.3　數(shù)據(jù)流8.3.4　設(shè)計(jì)和使用ETL8.4　SQL Server分析服務(wù)8.4.1　創(chuàng)建Analysis Services項(xiàng)目8.4.2　定義數(shù)據(jù)源8.4.3　定義數(shù)據(jù)源視圖8.4.4　用Analysis Services創(chuàng)建維與多維數(shù)據(jù)集8.4.5　部署Analysis Services項(xiàng)目8.5　SQL Server中的數(shù)據(jù)挖掘工具與應(yīng)用8.6　SQL Server報(bào)表服務(wù)8.6.1　創(chuàng)建報(bào)表8.6.2　使用報(bào)表本章小結(jié)思考與練習(xí)附錄A　一個(gè)簡(jiǎn)易的數(shù)據(jù)挖掘工具——Weka參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章　企業(yè)數(shù)據(jù)資源管理　　1.2　數(shù)據(jù)資源管理的意義　　數(shù)據(jù)資源管理的意義可從以下3個(gè)方面來理解。　?。?）從信息系統(tǒng)的發(fā)展過程來看，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行有效的管理是信息系統(tǒng)進(jìn)入成熟階段的重要標(biāo)志?！　。?）數(shù)據(jù)資源管理是解決企業(yè)內(nèi)部由于數(shù)據(jù)重復(fù)而導(dǎo)致的各種問題的根本途徑。　?。?）數(shù)據(jù)資源是企業(yè)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。　　1.2.1　信息系統(tǒng)進(jìn)入成熟階段的重要標(biāo)志　　企業(yè)的信息系統(tǒng)的成長(zhǎng)過程分為5個(gè)階段：初級(jí)、普及、整理、集成、成熟。　　在初級(jí)階段，計(jì)算機(jī)剛進(jìn)入企業(yè)，只作為辦公設(shè)備使用，應(yīng)用非常少，通常用來完成一些報(bào)表統(tǒng)計(jì)工作，甚至大多數(shù)時(shí)候被當(dāng)做打字機(jī)使用。隨著企業(yè)對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用認(rèn)識(shí)的深入，人們體會(huì)到計(jì)算機(jī)應(yīng)用的價(jià)值，開始學(xué)習(xí)、使用和維護(hù)計(jì)算機(jī)?！　≡谄占半A段，計(jì)算機(jī)應(yīng)用在一些部門見到成效，從最初的一些應(yīng)用部門向其他部門蔓延，大量的人工數(shù)據(jù)處理轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)處理，人們對(duì)計(jì)算機(jī)的熱情增加，需求增長(zhǎng)?！　≡谡黼A段，由于人們對(duì)計(jì)算機(jī)信息處理需求的增長(zhǎng)，造成財(cái)務(wù)支出的大幅度上漲，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)不得不對(duì)之進(jìn)行控制，注重采用成本／效益去分析應(yīng)用開發(fā)。并針對(duì)各項(xiàng)已開發(fā)的應(yīng)用項(xiàng)目之間的不協(xié)調(diào)和數(shù)據(jù)冗余等問題進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃。這一階段的效益可能比第二階段還要低?！　≡诩呻A段，企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)意識(shí)到信息戰(zhàn)略的重要，信息成為企業(yè)的重要資源，企業(yè)的信息化建設(shè)也真正進(jìn)入到數(shù)據(jù)處理階段。在這一階段中，工作的重點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行管理和控制，包括數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制、數(shù)據(jù)的有效利用和數(shù)據(jù)價(jià)值的提升。企業(yè)開始選定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫平臺(tái)、數(shù)據(jù)管理體系和信息管理平臺(tái)，以統(tǒng)一數(shù)據(jù)的管理和使用，各部門、各系統(tǒng)基本實(shí)現(xiàn)資源整合、信息共享?！　≡诔墒祀A段，信息系統(tǒng)已經(jīng)可以滿足企業(yè)各個(gè)層次的需求，從簡(jiǎn)單的事務(wù)處理到支持高效管理的決策。工作的重點(diǎn)是建立以數(shù)據(jù)資源為基礎(chǔ)的系統(tǒng)計(jì)劃和戰(zhàn)略計(jì)劃，將信息系統(tǒng)作為取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的有力手段。　　……

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　　叢書特點(diǎn)：　　1.突出創(chuàng)造能力和創(chuàng)新意識(shí)。關(guān)注專業(yè)背景，拓寬理論基礎(chǔ)、強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用技能和專業(yè)知識(shí)，著眼于增強(qiáng)教學(xué)內(nèi)容的實(shí)際和應(yīng)用性?！　?.符合各學(xué)校專業(yè)課程設(shè)置要求。以高等教育的培養(yǎng)目標(biāo)為依據(jù)，注重教材的科學(xué)性、實(shí)用性和通用性，準(zhǔn)確定位教材在人才培養(yǎng)過程中的地位和作用，滿足各院校教學(xué)需求?！　?.面向就業(yè)，突出應(yīng)用。作者多為在電子商務(wù)與信息管理專業(yè)教學(xué)方面具有豐富經(jīng)驗(yàn)的一線教師和研究人員，準(zhǔn)確把握就業(yè)市場(chǎng)動(dòng)向，注重培養(yǎng)學(xué)生實(shí)際操作能力?！　?.合理選材和編排。傳統(tǒng)內(nèi)容與現(xiàn)代內(nèi)容合理融合，補(bǔ)充了大量新知識(shí)、新技術(shù)和新成果；遵循最新準(zhǔn)則或規(guī)范，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容、學(xué)時(shí)、教學(xué)大綱的要求，突出重點(diǎn)和難點(diǎn)?！　?.側(cè)重案例教學(xué)。對(duì)大量當(dāng)前最新典型案例進(jìn)行分析講解，理論聯(lián)系實(shí)際，通俗易懂?！　　稊?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》共分為8章和1個(gè)附錄。第1章介紹企業(yè)數(shù)據(jù)資源管理，旨在說明數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘是企業(yè)數(shù)據(jù)資源管理的高級(jí)階段，也是必然趨勢(shì)。同時(shí)也介紹了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘能為企業(yè)做什么。第2章介紹數(shù)據(jù)倉庫的概念與結(jié)構(gòu)，讀者在學(xué)完本章后可以明白什么是數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)倉庫是怎樣構(gòu)成的。第3章介紹數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)與開發(fā)，在學(xué)完本章后，讀者可以根據(jù)需求設(shè)計(jì)自己的數(shù)據(jù)倉庫，并逐步地建立自己的數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）。第4章介紹數(shù)據(jù)倉庫的一個(gè)重要應(yīng)用——聯(lián)機(jī)分析處理，讀者可以理解多維數(shù)據(jù)分析的方法。第5章介紹數(shù)據(jù)挖掘概述，在學(xué)完本章后，讀者應(yīng)能明白數(shù)據(jù)挖掘能做什么，有些什么方法。第6章介紹數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要的也是工作量最大的一個(gè)環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)預(yù)處理，在學(xué)完本章后，讀者應(yīng)明白為什么要進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理的各種方法，并學(xué)會(huì)怎樣進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。第7章介紹數(shù)據(jù)挖掘中的常用算法，讀者可以理解這些算法的基本思想，掌握典型算法的應(yīng)用。第8章結(jié)合一個(gè)實(shí)際案例介紹SQL Server 2005數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工具及其應(yīng)用。建議讀者在本章學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，自己深入鉆研SQL Server 2005的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘工具?！稊?shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》適合作為非計(jì)算機(jī)專業(yè)的教材及自學(xué)讀物。

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