數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（第2版）

第1章 商務智能基本概念
1.1 商務智能的基本概念
1.1.1 商務智能的定義
1.1.2 商務智能的發(fā)展與應用
1.1.3 商務智能的體系結(jié)構(gòu)
1.2 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展與展望
1.2.1 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫
1.2.2 數(shù)據(jù)倉庫的定義與基本特性
1.2.3 數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展
1.3 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
1.3.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念結(jié)構(gòu)
1.3.2 虛擬數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)
1.3.3 數(shù)據(jù)集市結(jié)構(gòu)
1.3.4 單一數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)
1.3.5 分布式數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)
1.4 數(shù)據(jù)倉庫的參照結(jié)構(gòu)
1.4.1 數(shù)據(jù)倉庫基本功能層
1.4.2 數(shù)據(jù)倉庫的管理層
1.4.3 數(shù)據(jù)倉庫的環(huán)境支持層
1.5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述
1.5.1 數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展
1.5.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義
1.6 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與工具
1.6.1 常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1.6.2 常用數(shù)據(jù)挖掘工具
1.6.3 數(shù)據(jù)挖掘工具的評價標準
1.6.4 常用數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇
1.7 數(shù)據(jù)挖掘的應用
1.7.1 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫
1.7.2 數(shù)據(jù)挖掘過程
1.7.3 數(shù)據(jù)挖掘的用戶
本章小結(jié)
自我測試題
第2章 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)模型
2.1 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)模型
2.2 數(shù)據(jù)倉庫概念模型
2.2.1 概念模型
2.2.2 規(guī)范的數(shù)據(jù)模型
2.2.3 星形模型
2.2.4 雪花模型
2.3 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型
2.3.1 事實表模型設(shè)計
2.3.2 維模型設(shè)計
2.4 數(shù)據(jù)倉庫的物理模型
2.4.1 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的存儲結(jié)構(gòu)
2.4.2 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的索引構(gòu)建
2.4.3 數(shù)據(jù)倉庫物理模型的優(yōu)化問題
2.5 數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)模型
2.5.1 元數(shù)據(jù)的類型與組成
2.5.2 元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中的作用
2.5.3 元數(shù)據(jù)的收集
2.6 數(shù)據(jù)倉庫的粒度和聚集模型
2.6.1 數(shù)據(jù)粒度的劃分
2.6.2 確定粒度的級別
2.6.3 數(shù)據(jù)倉庫聚集模型的確定
2.6.4 聚集模型的處理
2.6.5 聚集模型的管理
本章小結(jié)
自我測試題
第3章 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)應用過程
3.1 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應用的特點
3.1.1 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)應用的階段性
3.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的螺旋式開發(fā)方法
3.1.3 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)特點
3.2 數(shù)據(jù)倉庫的規(guī)劃
3.2.1 選擇數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)策略
3.2.2 確定數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)目標和實現(xiàn)范圍
3.2.3 選擇數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)
3.2.4 建立數(shù)據(jù)倉庫使用方案和項目規(guī)劃預算
3.3 數(shù)據(jù)倉庫的概念模型設(shè)計
3.3.1 概念模型的需求調(diào)查
3.3.2 概念模型的定義
3.3.3 概念模型的分析
……
第4章 OLAP技術(shù)
第5章 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
第6章 現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與發(fā)展
第7章 電子商務中的商務智能
第8章 商務智能應用與管理
第9章 商務智能開發(fā)實例
第10章 商務智能應用實例
參考文獻