《数据仓库与数据挖掘教程》是2006年清华大学出版社出版的图书，作者是陈文伟。本书是一部关于数据处理的高校教材，全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。
基本信息
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10位[7302131546] 13位[9787302131540]
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内容简介
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。1
目录
第1章 数据仓库与数据挖掘概述
1.1 数据仓库的兴起
1.1.1 从数据库到数据仓库
1.1.2 从OLTP到OLAP
1.1.3 数据字典与元数据
1.1.4 数据仓库的定义与特点
1.2 数据挖掘的兴起
1.2.1 从机器学习到数据挖掘
1.2.2 数据挖掘的含义
1.2.3 数据挖掘与OLAP的比较
1.2.4 数据挖掘与统计学
1.3 数据仓库和数据挖掘的结合
1.3.1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系
1.3.2 基于数据仓库的决策支持系统
1.3.3 数据仓库与商业智能
