数据仓库与数据挖掘实战指南

"数据仓库与数据挖掘原理及应用" 是一本由王丽珍、周丽华、陈红梅和邹力鹍编著的教材，详细阐述了数据仓库、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘的基础理论和实践应用。本书分为三篇，分别涵盖了数据仓库、数据挖掘技术和工具及实例。 第一篇 数据仓库篇: 数据仓库是一个集中的、非易失性的、用于决策支持的数据集合，它从不同的业务系统中抽取、转换和加载数据。本篇系统地介绍了数据仓库的概念，包括其定义、体系结构和设计原则。内容涉及数据仓库模型设计，如星型、雪花型等，以及如何建立和维护数据仓库。此外，还讨论了数据仓库的ETL（提取、转换、加载）过程、元数据管理和数据集市的构建。 第二篇 数据挖掘技术篇: 数据挖掘是从大量数据中发现有价值知识的过程，本篇详细介绍了数据挖掘的基本理论和流程，包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估。书中涵盖了一些常见的数据挖掘模型和算法，如分类、聚类、关联规则、序列模式挖掘等。这些理论和技术为企业决策提供数据支持，帮助发现隐藏的业务模式。 第三篇 工具及实例介绍篇: 这一部分简要概述了数据仓库产品工具，包括各种商业智能和数据挖掘工具的特点和选择标准。书中特别分析了一个实际案例——移动通信业务数据仓库系统，通过这个实例，读者可以更好地理解如何将理论知识应用于实际工作场景中，提升数据驱动决策的能力。 本书适合计算机科学、信息系统等相关专业的学生作为教材使用，同时也为数据仓库和数据挖掘领域的研究人员、工程师提供了有价值的参考资料。书中包含的CIP数据表明，该书得到了专业机构的认可，具有较高的学术价值和实用性。 《数据仓库与数据挖掘原理及应用》是一本全面覆盖数据仓库和数据挖掘技术的教材，它不仅讲解了基础理论，还通过实例展示了实际操作过程，对于希望深入理解和掌握这两个领域的人来说，是一本不可多得的参考资料。