数据仓库与数据挖掘应用教程

第1章数据仓库和数据挖掘概述
1.1数据仓库概述
1.1.1数据仓库的定义
1.1.2数据仓库与操作型数据库的关系
1.1.3数据仓库的应用
1.2数据仓库系统及开发工具
1.2.1数据仓库系统的组成
1.2.2数据仓库系统开发工具
1.3商业智能和数据仓库
1.3.1什么是商业智能
1.3.2商业智能和数据仓库的关系
1.4数据挖掘概述
1.4.1数据挖掘的定义
1.4.2数据挖掘的主要任务
1.4.3数据挖掘的对象
1.4.4数据挖掘的知识表示
1.4.5数据挖掘与数据仓库及OLAP的关系
1.4.6数据挖掘的应用
1.5数据挖掘过程
1.5.1数据挖掘步骤
1.5.2数据清理
1.5.3数据集成
1.5.4数据变换
1.5.5数据归约
1.5.6离散化和概念分层生成
1.5.7数据挖掘的算法
练习题
第2章OLAP和多维数据模型
2.1OLAP概述
2.1.1什么是OLAP
2.1.2OLAP和OLTP的区别
2.1.3数据仓库与OLAP的关系
2.2多维数据模型
2.2.1多维数据模型的相关概念
2.2.2OLAP的基本分析操作
2.2.3多维数据模型的实现途径
2.3数据仓库的维度建模
2.3.1数据仓库建模概述
2.3.2星形模型
2.3.3雪花模型
2.3.4事实星座模型
练习题
第3章数据仓库设计
3.1数据仓库设计概述
3.1.1数据仓库设计原则
3.1.2建立数据仓库系统的两种模式
3.1.3数据仓库设计过程
3.2数据仓库规划与需求分析
3.2.1数据仓库规划
3.2.2数据仓库需求分析
3.3数据仓库建模
3.3.1数据仓库建模的主要工作
3.3.2维表设计
3.3.3事实表设计
3.4数据仓库物理模型设计
3.4.1确定数据的存储结构
3.4.2确定索引策略
3.4.3确定存储分配
3.5数据仓库部署与维护
3.5.1数据仓库的部署
3.5.2数据仓库的维护
练习题
第4章SQLServer数据仓库开发实例
4.1OnRetDW系统需求分析
4.1.1OnRetDW系统的主题
4.1.2OnRetDW系统的功能
4.2OnRetDW的建模
4.2.1维表设计
4.2.2事实表设计
4.3数据抽取工具设计
4.4基于SQL Server 2012设计OnRetDW
4.4.1创建数据仓库OnRetDW项目
4.4.2创建数据源
4.4.3创建数据源视图
4.4.4创建维表
4.4.5创建多维数据集
4.4.6部署SDWS
4.4.7浏览已部署的多维数据集
4.5MDX简介*
4.5.1MDX语言概述
4.5.2执行MDX查询
4.5.3多维数据查询
练习题
上机实验题
第5章关联分析算法
5.1关联分析概述
5.1.1什么是关联分析
5.1.2事务数据库
5.1.3关联规则及其度量
5.1.4频繁项集
5.1.5挖掘关联规则的基本过程
5.2Apriori算法
5.2.1Apriori性质
5.2.2Apriori算法求频繁项集
5.2.3由频繁项集产生强关联规则
5.3SQL Server挖掘关联规则
5.3.1创建DMK数据库
5.3.2建立关联挖掘项目
5.3.3部署关联挖掘项目并浏览结果
5.4电子商务数据的关联规则挖掘
5.4.1创建OnRetDMK数据库
5.4.2数据加载功能设计
5.4.3建立关联挖掘项目
5.4.4部署关联挖掘项目并浏览结果
练习题
上机实验题
第6章决策树分类算法
6.1分类过程
6.1.1分类概述
6.1.2分类过程的学习阶段
6.1.3分类过程的分类阶段
6.2决策树分类
6.2.1决策树
6.2.2建立决策树的ID3算法
6.3SQL Server决策树分类
6.3.1建立数据表
6.3.2建立决策树分类挖掘模型
6.3.3浏览决策树模型和分类预测
6.4电子商务数据的决策树分类
6.4.1创建OnRetDMK.DST数据表
6.4.2数据加载功能设计
6.4.3建立决策树分类模型
6.4.4浏览决策树
练习题
上机实验题
第7章贝叶斯分类算法
7.1贝叶斯分类概