數據倉庫與數據挖掘原理及應用(第二版)（簡體書）

本書全面深入地介紹了數據倉庫、聯機分析處理和數據挖掘的基本概念、基本方法和應用技術。全書分成三篇：數據倉庫與OLAP篇的主要內容包括：數據倉庫的基本概念、體系結構、模型設計、開發方法、ETL、元數據和數據集市，OLAP的基本概念、基本操作、數據模型和OLAP的實現及準則；數據挖掘與空間數據挖掘篇的主要內容包括關聯分析方法、聚類分析技術、分類與預測方法、異常檢測算法以及空間數據挖掘技術等；工具與實例篇介紹了數據挖掘工具及可視化、Cognos公司的BI主要產品和企業數據倉庫系統構建。
本書可作為高等院校計算機軟件與應用、信息科學等專業的學生學習數據倉庫、OLAP及數據挖掘技術的實用教程或參考書，也可供從事數據倉庫、數據挖掘研究、設計、開發等工作的科研、工程人員參考。

第一篇　數據倉庫與OLAP
　第1章　數據倉庫基本概念
1.1 從數據庫到數據倉庫
1.1.1　蜘蛛網問題
1.1.2　事務處理和分析處理數據環境的分離
1.2　什麼是數據倉庫
1.2.1　面向主題
1.2.2　集成
1.2.3　穩定性
1.2.4　隨時間而變化
1.3　數據倉庫與傳統數據庫的比較
1.3.1　兩個系統的主要區別
1.3.2　兩個系統的查詢支持不同
1.3.3　兩個系統數據組織模式示例比較
1.4　數據倉庫的系統結構
1.4.1　三層數據倉庫結構
1.4.2　數據倉庫中的關鍵名詞
1.5　數據倉庫的數據組織
1.5.1　數據倉庫的數據組織結構
1.5.2　數據粒度與數據分割
1.5.3　數據倉庫的數據組織形式
1.5.4　數據倉庫的數據追加和清理
1.6 小結
習題
　第2章　數據倉庫中的ETL和元數據
2.1 ETL
2.1.1 ETL概念
2.1.2 ETL作用
2.1.3 ETL工具
2.2　元數據
2.2.1　什麼是元數據
2.2.2　元數據的標準化
2.2.3　數據倉庫中的元數據管理
2.2.4　在數據倉庫項目中使用元數據的建議
2.3　外部數據
2.3.1　外部數據和非結構化數據
2.3.2　元數據和外部數據
2.3.3　外部數據的存儲
2.3.4　外部數據的管理
2.4 小結
習題
　第3章　數據倉庫模型設計及數據倉庫建立
3.1　數據倉庫的概念模型設計
3.1.1　E.R模型
3.1.2　面向對象的分析方法
3.2　數據倉庫的邏輯模型設計
3.2.1　分析主題，確定當前要裝載的主題
3.2.2　確定數據粒度的選擇
3.2.3　確定數據分割策略
3.2.4　增加導出字段
3.2.5　定義關係模式
3.2.6　定義記錄系統
3.3　數據倉庫的物理模型設計
3.3.1　索引策略
3.3.2　數據存儲策略
3.4　數據倉庫的建立過程
3.4.1　需求分析
3.4.2　數據路線
3.4.3　技術路線
3.4.4　應用路線
3.4.5　數據倉庫部署
3.4.6　運行維護
3.5　提高數據倉庫性能
3.6 小結
習題
　第4章　聯機分析處理
4.1 OLAP概念
4.1.1 什麼是OLAP
4.1.2 OLAP的相關基本概念
4.1.3 OLAP和OLTP的區別
4.1.4 OLAP和數據倉庫的區別
……
第二篇　數據挖掘與空間數據挖掘
第三篇　工具與實例
主要參考文獻