数据仓库原理、设计与应用 - (2008 年度畅销榜NO.1120 )

本书全面、系统地介绍了数据仓库的原理、开发和应用技术。主要内容包含数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的基本概念、体系结构、开发模型、项目规划、创建过程和应用管理，涵盖了数据仓库的完整生命周期。本书力求从务实的角度出发，揭开笼罩在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘上面的神秘面纱，使读者能对数据仓库、联机分析处理和数据挖掘有一个正确认识，以推动数据仓库在我国的健康发展。 \r\n 本书为授课教师免费提供电子教案，此教案用PowerPoint制作，可以任意修改。需要者可以从中国水利水电出版社网站www.waterpub.com.cn下载，也可与北京万水电子信息有限公司联系，联系电话：（010）82564395。

前言\r\n第1章 数据仓库与数据挖掘概述\r\n 1.1 数据仓库的发展与展望\r\n 1.2 数据仓库的体系结构\r\n 1.3 数据仓库的参照结构\r\n 1.4 数据挖掘技术概述\r\n 1.5 数据挖掘技术与工具\r\n 1.6 数据挖掘的应用 \r\n第2章 数据仓库开发模型\r\n 2.1 数据仓库开发模型概述\r\n 2.2 数据仓库概念模型\r\n 2.3 数据仓库的逻辑模型\r\n 2.4 数据仓库的物理模型\r\n 2.5 数据仓库的元数据模型\r\n 2.6 数据仓库的粒度和聚集模型 \r\n第3章 数据仓库开发应用过程\r\n 3.1 数据仓库开发应用的特点\r\n 3.2 数据仓库的规划\r\n 3.3 数据仓库的概念模型设计\r\n 3.4 数据仓库的逻辑模型设计\r\n 3.5 数据仓库的物理模型设计\r\n 3.6 数据仓库的实施\r\n 3.7 数据仓库的应用、支持和增强 \r\n第4章 OLAP技术\r\n 4.1 OLAP技术概述\r\n 4.2 OLAP与多维分析\r\n 4.3 OLAP的实施\r\n 4.4 多维OLAP与关系OLAP\r\n 4.5 OLAP技术评价 \r\n第5章 传统数据挖掘技术\r\n 5.1 传统的统计分析类数据挖掘技术\r\n 5.2 统计分析类工具\r\n 5.3 统计分析类工具的应用\r\n 5.4 统计分析类工具应用的问题 \r\n第6章 现代数据挖掘技术与发展\r\n 6.1 知识挖掘系统的体系结构\r\n 6.2 现代挖掘技术及应用\r\n 6.3 知识发现的工具与应用\r\n 6.4 数据挖掘技术的发展 \r\n第7章 数据仓库的应用与管理\r\n 7.1 数据仓库的用户\r\n 7.2 数据仓库应用案例\r\n 7.3 数据仓库的运行技术管理\r\n 7.4 数据仓库的元数据管理\r\n 7.5 数据仓库应用中的法律问题\r\n 7.6 数据仓库的成本与效益分析 \r\n第8章 数据仓库开发实例\r\n 8.1 超市销售数据仓库的规划与分析\r\n 8.2 数据仓库开发工具简介\r\n 8.3 SQL Server的数据仓库创建\r\n 8.4 SQL Server数据仓库事实表与多维数据集的建立 \r\n第9章 数据仓库应用实例\r\n 9.1 数据仓库的数据加载与钻取\r\n 9.2 数据挖掘模型的设计\r\n 9.3 SQL Server中的数据挖掘工具\r\n 9.4 数据仓库客户端界面的设计 \r\n参考文献

信息技术的迅速发展和企业管理决策支持的迫切需要，在短短的几年内将数据仓库(Data Warehouse)从纯粹的理论研究迅速转化为决策支持领域中一种实用性极强的技术。数据仓库的发展将我们从简单的批处理、联机事务处理的信息处理时代带入了联机分析处理、数据仓库和数据挖掘的信息分析时代。这一发展过程具有内在的动力和外在的推力。企业在早期的信息化进程中所构建的联机事务处理系统为企业业务快速、准确地处理提供了基本条件，同时为企业积累了大量有价值的业务信息。但是这些处理只能支持企业的日常业务工作，而对企业的经营管理决策却很少能够提供支持。许多企业的经营管理人员在日趋严重的市场竞争压力下，开始着手建立数据存储——数据集市用于经营管理决策，以应对日益严酷的市场竞争。这些因素最终促进了数据仓库的发展与应用。数据仓库所包含的数据仓库技术、联机分析处理和数据挖掘技术不仅体现了当今世界上最先进的IT技术，而且还提供了能够对企业管理决策提供实际支持的系统。 数据仓库的建立不仅需要有各种建设工具，而且还需要有相应的数据支持，数据仓库的建设必须基于比较完善的信息化构架，只有在一定的信息化基础上，才能进行数据仓库的建设。数据仓库的建设是企业经营管理决策与信息化的结合过程，只有依照企业管理决策的实际需要，才能建设一个支持企业管理决策的数据仓库。数据仓库的建设是各种先进的信息处理技术与企业管理决策结合的过程。只有将OLAP技术、数据挖掘技术与数据仓库中庞大的数据相结合，与企业先进的管理决策方法相结合，才能使数据仓库在企业的经营管理决策中发挥巨大的作用。数据仓库的建设成功不仅取决于技术人员对数据仓库开发方法与开发工具的熟练应用，更取决于数据仓库能否得到熟练应用。可以毫不夸张地说，数据仓库的成功关键在于用户的应用情况，而不是数据仓库开发技术的熟练应用。因此，本书在介绍了数据仓库的开发模型和开发方法后，还用相当的篇幅介绍了数据仓库的管理与应用。其中包含了大量的数据仓库应用情况与应用案例，使读者可以了解如何利用数据仓库来降低企业的运营成本，建立更好的客户关系管理，提高产品的质量。 为使读者能够清楚地了解数据仓库的开发，本书介绍了数据仓库开发应用的生命周期。数据仓库的整个开发过程从数据仓库规划分析到设计实施，终结于应用管理，使读者可以了解到数据仓库开发应用的完整周期，以及如何处理在不同阶段中所遇到的问题。为使读者能够通过实际的数据仓库开发应用，以加深对数据仓库与数据挖掘的了解，本书还介绍了超市数据仓库规划、设计和实施实例，并在其中穿插介绍了SQLServer2000在数据仓库开发应用中的实际应用，目的在于使读者能够更深入地了解数据仓库、联机分析处理与数据挖掘技术。 全书共分9章。第1章主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的产生背景、发展、总体结构和使用技术；第2章从理论上介绍了数据仓库的开发模型——概念模型、逻辑模型、物理模型、元数据模型和数据粒度及聚集模型；第3章叙述了数据仓库开发应用的完整周期，涉及到数据仓库的开发规划、需求分析、设计、实施、使用及支持等；第4章阐述了联机分析技术(OLAP)的基本概念、结构、实施以及OLAP工具评价标准；第5章详细介绍了传统的数据挖掘技术——统计分析类数据挖掘技术、工具、应用及应用中的问题；第6章介绍了现代数据挖掘技术与发展，其中包含了规则类、神经网络类、遗传算法类和粗糙集类型等现代挖掘技术，同时还介绍了知识发现工具与应用，以及文本挖掘、Web挖掘、可视化数据挖掘、空间数据挖掘和分布式数据挖掘等数据挖掘技术的未来发展；第7章从数据仓库的用户、应用案例、运行技术管理、元数据管理、应用中的法律问题以及成本与效益分析等角度说明了数据仓库的应用和管理中的问题；第8章和第9章分别介绍了数据仓库的开发和应用实例，以及SQL Server 2000在数据仓库开发中的具体应用。 参加本书研讨并提供实例资料的还有朱惠云、杜冬军、俞强等。另外，孙春亮为本书的顺利出版做了大量的筹备和组织工作。在此对他们的辛勤工作表示深深的谢意! 由于数据仓库技术正处于日新月异的发展阶段，加之编者水平有限，书中谬误或疏漏之处在所难免，恳请广大读者不吝指教，欢迎联系：E-mail：cjm20020101@sina.com