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資料倉庫與資料採擷工程實例（簡體書）
商品資訊
系列名：電腦科學與技術專業實踐系列教材
ISBN13：9787302355410
出版社：清華大學出版社(大陸)
作者：張興會
出版日：2014/09/01
裝訂／頁數：平裝／128頁
規格：23.5cm*16.8cm (高/寬)
商品簡介
目次
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商品簡介
數據倉庫與數據挖掘是與計算機、信息類等相關專業的核心課程。張興會等編著的《數據倉庫與數據挖掘工程實例》采用提出問題、分析問題、解決問題的思路，通過工程實例介紹了SQL Server 2005和 Weka軟件的使用方法以及聯機分析處理技術、關聯規則方法、決策樹方法、貝葉斯方法、人工神經網絡方法、聚類分析方法、線性回歸方法等數據倉庫與數據挖掘技術。
本書結構嚴謹，條理清晰，語言淺顯易懂，循序漸進地表達了知識內容；堅持理論與實際相結合，知識理論與具體實現方法相結合，使技術實現具體化、生動化、可操作化；工程實例的實現過程建立在 SQLServer2005和Weka軟件的基礎上，以幫助讀者在學習后達到學以致用的效果。本書可以和《數據倉庫與數據挖掘技術》教材配合使用，旨在幫助讀者在學習數據倉庫與數據挖掘理論知識的基礎上，通過學習工程實例分析，較好地掌握數據挖掘與數據倉庫構建模型的操作過程，進一步提高對信息管理和利用能力。
本書可以作為計算機、信息類等專業本科生數據挖掘課程的教材，也可以作為其他專業技術人員的自學參考書。
本書結構嚴謹，條理清晰，語言淺顯易懂，循序漸進地表達了知識內容；堅持理論與實際相結合，知識理論與具體實現方法相結合，使技術實現具體化、生動化、可操作化；工程實例的實現過程建立在 SQLServer2005和Weka軟件的基礎上，以幫助讀者在學習后達到學以致用的效果。本書可以和《數據倉庫與數據挖掘技術》教材配合使用，旨在幫助讀者在學習數據倉庫與數據挖掘理論知識的基礎上，通過學習工程實例分析，較好地掌握數據挖掘與數據倉庫構建模型的操作過程，進一步提高對信息管理和利用能力。
本書可以作為計算機、信息類等專業本科生數據挖掘課程的教材，也可以作為其他專業技術人員的自學參考書。
目次
實例1 基于聯機分析處理技術的稅務審計分析
1.1 任務描述
1.2 技術原理
1.2.1 聯機分析處理的定義
1.2.2 聯機分析處理的一些具體操作
1.3 具體實現
1.3.1 建立數據庫
1.3.2 新建數據源
1.3.3 新建數據源視圖
1.3.4 瀏覽數據
1.3.5 數據分析
1.4 案例總結
實例2 基于關聯規則方法的網上交易服務質量評價分析
2.1 任務描述
2.2 技術原理 實例1 基于聯機分析處理技術的稅務審計分析
1.1 任務描述
1.2 技術原理
1.2.1 聯機分析處理的定義
1.2.2 聯機分析處理的一些具體操作
1.3 具體實現
1.3.1 建立數據庫
1.3.2 新建數據源
1.3.3 新建數據源視圖
1.3.4 瀏覽數據
1.3.5 數據分析
1.4 案例總結
實例2 基于關聯規則方法的網上交易服務質量評價分析
2.1 任務描述
2.2 技術原理
2.2.1 關聯規則的概念
2.2.2 Apriori算法
2.3 具體實現
2.4 案例小結
實例3 基于Weka KnowledgFlow模塊的大學生專業方向預測分析
3.1 任務描述
3.2 技術原理
3.2.1 數據收集和準備
3.2.2 模型選擇
3.3 具體實現
3.3.1 數據預處理
3.3.2 建立和使用知識流
3.4 案例小結
實例4 基于決策樹方法的網球運動天氣狀況評價分析
4.1 任務描述
4.2 技術原理
4.2.1 決策樹的概念
4.2.2 信息論的基本概念
4.2.3 ID3建樹算法
4.3 具體實現
4.4 案例小結
實例5 基于Weka Experimenter模塊的人力資源管理挖掘模型選擇分析
5.1 任務描述
5.2 技術原理
5.2.1 挖掘類型確定
5.2.2 數據收集和準備
5.3 具體實現
5.3.1 數據預處理
5.3.2 模型比較和選擇
5.4 案例小結
實例6 基于貝葉斯方法的證券客戶流失預警分析
6.1 任務描述
6.2 技術原理
6.2.1 樸素貝葉斯分類算法
6.2.2 樸素貝葉斯分類舉例
6.3 具體實現
6.4 案例小結
實例7 基于人工神經網絡方法的信貸數據分析
7.1 任務描述
7.2 技術原理
7.2.1 BP神經網絡結構
7.2.2 BP神經網絡學習算法
7.3 具體實現
7.3.1 數據準備
7.3.2 挖掘流程
7.4 案例小結
實例8 基于K-means方法的梔子花聚類分析
8.1 任務描述
8.2 技術原理
8.3 具體實現
8.4 案例小結
實例9 基于線性回歸方法的汽車油耗預測分析
9.1 任務描述
9.2 技術原理
9.3 具體實現
9.4 案例小結
實例10 基于決策樹方法的中文文本自動分類分析
10.1 任務描述
10.2 技術原理
10.2.1 文本挖掘的概念
10.2.2 文本分詞技術
10.2.3 文本特征表示
10.3 具體實現
10.4 案例小結
附錄A SQL Server 2005的安裝
A1 任務描述
A2 具體實現
附錄B Weka軟件的安裝和數據轉換
B1 任務描述
B2 具體實現
參考文獻
1.1 任務描述
1.2 技術原理
1.2.1 聯機分析處理的定義
1.2.2 聯機分析處理的一些具體操作
1.3 具體實現
1.3.1 建立數據庫
1.3.2 新建數據源
1.3.3 新建數據源視圖
1.3.4 瀏覽數據
1.3.5 數據分析
1.4 案例總結
實例2 基于關聯規則方法的網上交易服務質量評價分析
2.1 任務描述
2.2 技術原理 實例1 基于聯機分析處理技術的稅務審計分析
1.1 任務描述
1.2 技術原理
1.2.1 聯機分析處理的定義
1.2.2 聯機分析處理的一些具體操作
1.3 具體實現
1.3.1 建立數據庫
1.3.2 新建數據源
1.3.3 新建數據源視圖
1.3.4 瀏覽數據
1.3.5 數據分析
1.4 案例總結
實例2 基于關聯規則方法的網上交易服務質量評價分析
2.1 任務描述
2.2 技術原理
2.2.1 關聯規則的概念
2.2.2 Apriori算法
2.3 具體實現
2.4 案例小結
實例3 基于Weka KnowledgFlow模塊的大學生專業方向預測分析
3.1 任務描述
3.2 技術原理
3.2.1 數據收集和準備
3.2.2 模型選擇
3.3 具體實現
3.3.1 數據預處理
3.3.2 建立和使用知識流
3.4 案例小結
實例4 基于決策樹方法的網球運動天氣狀況評價分析
4.1 任務描述
4.2 技術原理
4.2.1 決策樹的概念
4.2.2 信息論的基本概念
4.2.3 ID3建樹算法
4.3 具體實現
4.4 案例小結
實例5 基于Weka Experimenter模塊的人力資源管理挖掘模型選擇分析
5.1 任務描述
5.2 技術原理
5.2.1 挖掘類型確定
5.2.2 數據收集和準備
5.3 具體實現
5.3.1 數據預處理
5.3.2 模型比較和選擇
5.4 案例小結
實例6 基于貝葉斯方法的證券客戶流失預警分析
6.1 任務描述
6.2 技術原理
6.2.1 樸素貝葉斯分類算法
6.2.2 樸素貝葉斯分類舉例
6.3 具體實現
6.4 案例小結
實例7 基于人工神經網絡方法的信貸數據分析
7.1 任務描述
7.2 技術原理
7.2.1 BP神經網絡結構
7.2.2 BP神經網絡學習算法
7.3 具體實現
7.3.1 數據準備
7.3.2 挖掘流程
7.4 案例小結
實例8 基于K-means方法的梔子花聚類分析
8.1 任務描述
8.2 技術原理
8.3 具體實現
8.4 案例小結
實例9 基于線性回歸方法的汽車油耗預測分析
9.1 任務描述
9.2 技術原理
9.3 具體實現
9.4 案例小結
實例10 基于決策樹方法的中文文本自動分類分析
10.1 任務描述
10.2 技術原理
10.2.1 文本挖掘的概念
10.2.2 文本分詞技術
10.2.3 文本特征表示
10.3 具體實現
10.4 案例小結
附錄A SQL Server 2005的安裝
A1 任務描述
A2 具體實現
附錄B Weka軟件的安裝和數據轉換
B1 任務描述
B2 具體實現
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