数据仓库、挖掘和可视化核心概念

第1章 数据挖掘、数据仓库和数据可视化概述 1.1 现代数据仓库 1.2 数据仓库的作用和结构 1.3 数据仓库可以完成的工作 1.3.1 快捷的信息交付 1.3.2 企业内/外的数据集成 1.3.3 从历史趋势展望未来 1.3.4 用新方式浏览数据的工具 1.3.5 免受IS部门资源限制 1.3.6 对日常工作有何意义 1.3.7 没有什么是免费的 1.3.8 是否存在数据仓库无法完成的工作 1.4 数据仓库的成本 1.4.1 不定成本 1.4.2 成本合理性

第1章 数据挖掘、数据仓库和数据可视化概述 1.1 现代数据仓库 1.2 数据仓库的作用和结构 1.3 数据仓库可以完成的工作 1.3.1 快捷的信息交付 1.3.2 企业内/外的数据集成 1.3.3 从历史趋势展望未来 1.3.4 用新方式浏览数据的工具 1.3.5 免受IS部门资源限制 1.3.6 对日常工作有何意义 1.3.7 没有什么是免费的 1.3.8 是否存在数据仓库无法完成的工作 1.4 数据仓库的成本 1.4.1 不定成本 1.4.2 成本合理性 1.4.3 没有数据仓库时如何访问信息 1.4.4 存在数据仓库时如何访问信息 1.4.5 成本的差距 1.4.6 多报表 1.4.7 普通用户和高级用户 1.4.8 普通用户、高级用户与成本合理性 1.4.9 数据集市和数据仓库 1.5 数据挖掘的基础 1.6 数据挖掘的起源 1.7 数据勘查和数据挖掘的方法 1.7.1 数据相关 1.7.2 数据仓库和数据挖掘／数据勘查 1.7.3 最大的挑战——数据容量 1.8 数据可视化的基础 1.8.1 数据可视化背后的历史 1.8.2 走在知识前沿的数据可视化 1.9 小结第2章 数据仓库 2.1 存储、仓库和集市 2.1.1 数据存储器 2.1.2 数据集市 2.1.3 元数据 2.1.4 DW环境 2.1.5 DW的特征 2.1.6 数据冗余问题 2.2 数据仓库体系结构 2.2.1 操作型数据库层和外部数据库层 2.2.2 信息访问层 2.2.3 数据访问层 2.2.4 元数据层 2.2.5 过程管理层 2.2.6 应用通信层 2.2.7 物理DW层 2.2.8 数据分段层 2.2.9 数据仓库技术 2.3 描述数据的数据——元数据 2.3.1 “抽象”的概念 2.3.2 数据的键 2.3.3 运转中的元数据 2.3.4 一致性——避免事实出现多个版本 2.3.5 同意事实的一个版本 2.4 元数据的提取 2.5 实现数据仓库 2.5.1 过失1：“如果创建了仓库，它们的用途就自然显现出来了” 2.5.2 过失2：遗漏了体系结构框架 2.5.3 过失3：理解用文档对假设进行说明的重要性 2.5.4 过失4：没有使用正确的工具 2.5.5 过失5：滥用生命周期 2.5.6 过失6：忽略了数据冲突问题 2.5.7 过失7：没有从失败中吸取经验教训 2.6 数据仓库技术 2.7 小结第3章 数据挖掘和数据可视化第4章 机器学习第5章 执行信息系统第6章 设计并构造数据仓库第7章 数据挖掘、数据仓库和数据可视化的未来

本书从技术和管理的角度介绍了数据仓库、挖掘和可视化的核心概念。以独特的视角强调 了数据库设计和开发在现实领域中的应用与实现，旨在帮助您船长的理解数据仓库的价值和与之相关的一些技术。 本书特色 书中有关数据挖掘和数据可视化的练习都基于Megaputer公司的PolyAnalyst和Text Analyst软件，这些练习有助于学生对数字化和结构化的数据进行关联和分类操作，并从中获取知识。 本书中在介绍每个新概念时都使用了大量的示例，以便学生可以清楚地理解这些重要概念。 叙述性的小插图形象地描述了如何利用假设特性进一步明确决策过程中的概念。