數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘

內(nèi)容概要

20世紀90年代興起的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘代表著信息序化和信息分析技術(shù)的重大進展。兩者的結(jié)合，已成為人類處理和分析海量信息的有力武器。     本書在論述數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本概念的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)和深入地剖析了數(shù)據(jù)倉庫的模型，以數(shù)據(jù)倉庫為應(yīng)用平臺的聯(lián)機分析處理（OLAP）技術(shù)，以證券行業(yè)為對象的數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)實例，數(shù)據(jù)庫挖掘、文本挖掘、Web挖掘、數(shù)據(jù)挖掘軟件，以及數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，尤其在競爭情報系統(tǒng)和客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用，從而為了解和掌握數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了一個知識門戶。    本書可供我國企業(yè)界、情報界、咨詢界、教育界的信息分析、競爭情報、信息管理、知識管理、戰(zhàn)略管理和軟科學(xué)研究從業(yè)者的專業(yè)進修，以及高等院校師生教學(xué)和參考之用。

作者簡介

　　謝新洲　北京大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副院長兼北京大學(xué)中國競爭情報和競爭力研究中心主任，教授、博士、博士生導(dǎo)師。主要從事信息系統(tǒng)與信息咨詢服務(wù)、電子出版技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)信息傳播研究。曾獲部委級科技進步獎和國家教委優(yōu)秀教材獎多項，多次主持國家自然科學(xué)基金項目和部委級項目的研究。主編《現(xiàn)代信息管理》、《網(wǎng)絡(luò)傳播》等叢書3套，出版學(xué)術(shù)專著與教材多部。

書籍目錄

第1章  緒論	  1.1  企業(yè)用戶關(guān)心的新問題	  1.2  解決問題的一項新技術(shù)——數(shù)據(jù)倉庫	  1.3  數(shù)據(jù)倉庫的商業(yè)應(yīng)用	  1.4  數(shù)據(jù)倉庫與信息管理	  1.5  信息管理的新問題催生數(shù)據(jù)挖掘	  1.6  數(shù)據(jù)挖掘與信息管理	  1.7  數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘	  1.8  數(shù)據(jù)倉庫與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理	  1.9  數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫長期共存	第2章  數(shù)據(jù)倉庫概述	  2.1  從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫	    2.1.1  傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的不足	    2.1.2  數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別	  2.2  數(shù)據(jù)倉庫的基本概念	    2.2.1  外部數(shù)據(jù)源	    2.2.2  數(shù)據(jù)抽取	    2.2.3  抽取存儲區(qū)	    2.2.4  數(shù)據(jù)清洗	    2.2.5  數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換	    2.2.6  元數(shù)據(jù)	    2.2.7  數(shù)據(jù)集市	  2.3  數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)	    2.3.1  數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的三個層次	    2.3.2  數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)造模式	  2.4  數(shù)據(jù)倉庫的特點	    2.4.1  面向主題	    2.4.2  數(shù)據(jù)的集成性	    2.4.3  數(shù)據(jù)的非易失性	    2.4.4  數(shù)據(jù)的時變性	  2.5  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織	    2.5.1  數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)綜合	    2.5.2  數(shù)據(jù)倉庫中的時間分割	    2.5.3  數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織	第3章  數(shù)據(jù)倉庫中的模型	  3.1  數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型概述	  3.2  數(shù)據(jù)倉庫的概念模型	    3.2.1  企業(yè)模型的建立	    3.2.2  數(shù)據(jù)模型的規(guī)范	    3.2.3  常見的概念模型	  3.3  邏輯模型與物理模型	    3.3.1  邏輯數(shù)據(jù)模型的特點	    3.3.2  物理模型的設(shè)計要點	    3.3.3  事實表的設(shè)計	    3.3.4  維度表的設(shè)計	    3.3.5  物理模型的設(shè)計對數(shù)據(jù)倉庫性能的影響	  3.4  元數(shù)據(jù)模型	    3.4.1  元數(shù)據(jù)的類型	    3.4.2  元數(shù)據(jù)的作用	    3.4.3  元數(shù)據(jù)的收集與維護	    3.4.4  元數(shù)據(jù)的使用	  3.5  數(shù)據(jù)倉庫的粒度模型	    3.5.1  粒度的劃分	    3.5.2  粒度級別的確定	第4章  OLAP技術(shù)	  4.1  OLAP概述	    4.1.1  OLAP的發(fā)展歷程與特點	    4.1.2  OLAP的基本概念	    4.1.3  OLAP分析的基本操作	    4.1.4  OLAP與OLTP的比較	  4.2  OLAP的評價標(biāo)準	    4.2.1  評價OLAP的十二條準則	    4.2.2  對OLAP評價標(biāo)準的補充	  4.3  基于多維數(shù)據(jù)庫的OLAP	    4.3.1  多維數(shù)據(jù)庫	    4.3.2  MDDB數(shù)據(jù)中的時間序列	    4.3.3  MDDB的數(shù)據(jù)存儲與讀取	  4.4  基于RDBMS的OLAP	    4.4.1  多維數(shù)據(jù)在RDBMS中的記錄	    4.4.2  星形結(jié)構(gòu)的存儲實現(xiàn)	    4.4.3  MOLAP與ROLAP的比較	  4.5  OLAP的前端展現(xiàn)	    4.5.1  OLAP系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)	    4.5.2  OLAP結(jié)果的展現(xiàn)方法	第5章  數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)實例第6章  數(shù)據(jù)挖掘概述第7章  數(shù)據(jù)庫挖掘	第8章  文本挖掘第9章  Web挖掘	第10章  數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用第11章  數(shù)據(jù)挖掘與競爭情報系統(tǒng)參考文獻

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