数据挖掘开发技术是一门综合性的IT领域,它涉及从海量数据中提取有价值的信息和知识,以支持决策制定和业务优化。《数据挖掘:概念与技术(第二版)》是Jiawei Han和Micheline Kamber所著的经典之作,该书深入探讨了数据挖掘的基本概念、理论和实用方法。它涵盖了数据预处理、模式识别、关联规则学习、聚类分析等多个核心数据挖掘技术,为读者提供了实践中的工具和案例。
在数据库查询方面,Jim Melton和Stephen Buxton的《XML查询:XQuery、XPath和SQL/XML上下文》介绍了在XML环境下进行高效查询的方法,这对于理解和处理非结构化数据至关重要。而Joe Celko的《SQL for Smarties》和《SQL Programming Style》则关注于高级SQL编程技巧,帮助开发者编写更优化、可读性高的SQL代码。
对于多维和度量数据结构的基础研究,Hanan Samet的《基础多维和度量数据结构》提供了理论基础,对于处理复杂数据集和空间数据尤其重要。Database Modeling and Design方面,Toby J. Teorey、Sam S. Lightstone和Thomas P. Nadeau的第四版著作介绍了数据库设计的逻辑层面,包括关系模型、ER图等设计原则。
此外,移动对象数据库(Moving Objects Databases)由Ralf Guting和Markus Schneider研究,适合处理地理位置相关的实时数据。Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration则是Earl Cox的作品,展示了模糊逻辑和遗传算法在数据挖掘中的应用,强调了不确定性处理和优化搜索的能力。
《数据建模基础(第三版)》由Graeme C. Simsion和Graham C. Witt撰写,涵盖了数据建模的基本原则,对理解和构建数据模型至关重要。Location-Based Services(LBS)由Jochen Schiller和Agnès Voisard专著,聚焦于基于位置的服务和数据管理。
最后,针对企业架构师,Database Modeling with Microsoft® Visio for Enterprise Architects提供了一种可视化的工具,通过Terry Halpin、Ken Evans等人编写的指南,帮助设计者创建和维护复杂的数据库模型。
这些资源涵盖了数据挖掘开发的各个方面,从理论到实践,从基础数据处理到高级技术应用,为从事数据分析、数据库管理和软件开发的专业人士提供了全面的学习资料。掌握这些技术不仅能够提升数据处理能力,还能推动企业的智能决策和竞争优势。