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第1章 数据仓库的概念与体系结构 1

1.1 数据仓库的概念、特点与组成 1

1.1.1 数据仓库的特点 2

1.1.2 数据仓库的组成 2

1.2 数据挖掘的概念与方法 4

1.2.1 数据挖掘的分析方法 4

1.2.2 数据仓库与数据挖掘的关系 4

1.3 数据仓库的技术、方法与产品 4

1.3.1 OLAP技术 4

1.3.2 数据仓库实施的关键环节和技术 6

1.3.3 数据仓库实施方法论 8

1.3.4 常用的数据仓库产品 8

1.4 数据仓库系统的体系结构 11

1.4.1 独立的数据仓库体系结构 13

1.4.2 基于独立数据集市的数据仓库体系结构 14

1.4.3 基于依赖型数据集市和操作型数据存储的数据仓库体系结构 15

1.4.4 基于逻辑型数据集市和实时数据仓库的体系结构 17

1.5 数据仓库的产生、发展与未来 19

1.5.1 数据仓库的产生 19

1.5.2 数据仓库的发展 20

1.5.3 数据仓库的未来 23

1.6 小结 24

1.7 习题 24

第2章 数据仓库的数据存储与处理 26

2.1 数据仓库的数据结构 26

2.2 数据仓库的数据特征 27

2.2.1 状态数据与事件数据 27

2.2.2 当前数据与周期数据 27

2.2.3 元数据 29

2.3 数据仓库的数据ETL过程 30

2.3.1 ETL的目标 30

2.3.2 ETL过程描述 31

2.3.3 数据抽取 32

2.3.4 数据清洗 32

2.3.5 数据转换 34

2.3.6 数据加载和索引 35

2.4 多维数据模型 36

2.4.1 多维数据模型及其相关概念 37

2.4.2 多维数据模型的实现 38

2.4.3 多维建模技术 40

2.4.4 星型模式举例 43

2.5 小结 44

2.6 习题 45

第3章 数据仓库系统的设计与开发 46

3.1 数据仓库系统的设计与开发概述 46

3.1.1 建立数据仓库系统的步骤 46

3.1.2 数据仓库系统的生命周期 47

3.1.3 建立数据仓库系统的思维模式 48

3.1.4 数据仓库数据库的设计步骤 48

3.2 基于SQL Server 2005的数据仓库数据库设计 49

3.2.1 分析组织的业务状况及数据源结构 50

3.2.2 组织需求调研，收集分析需求 53

3.2.3 采用信息包图法设计数据仓库的概念模型 56

3.2.4 利用星形图设计数据仓库的逻辑模型 60

3.2.5 数据仓库的物理模型设计 69

3.3 使用SQL Server 2005建立多维数据模型 71

3.3.1 SQL Server 2005示例数据仓库环境的配置与使用 72

3.3.2 基于SQL Server 2005示例数据库的多维数据模型 74

3.4 小结 87

3.5 习题 87

第4章 关联规则 89

4.1 概述 89

4.2 引例 90

4.3 经典算法 93

4.3.1 Apriori算法 93

4.3.2 FP-growth算法 96

4.4 相关研究与应用 99

4.4.1 分类 99

4.4.2 SQL Server 2005中的关联规则应用 99

4.5 小结 105

4.6 习题 106

第5章 数据分类 107

5.1 引例 107

5.2 分类问题概述 108

5.2.1 分类的过程 108

5.2.2 分类的评价准则 109

5.3 决策树 111

5.3.1 决策树的基本概念 111

5.3.2 决策树算法ID3 112

5.3.3 ID3算法应用举例 114

5.3.4 决策树算法C4.5 116

5.3.5 SQL Server 2005中的决策树应用 118

5.3.6 决策树剪枝 124

5.4 支持向量机 124

5.5 近邻分类方法 127

5.5.1 最近邻分类方法 127

5.5.2 k－近邻分类方法 127

5.5.3 近邻分类方法应用举例 128

5.6 小结 129

5.7 习题 129

第6章 数据聚类 130

6.1 引例 130

6.2 聚类分析概述 131

6.3 聚类分析中相似度的计算方法 133

6.3.1 连续型属性的相似度计算方法 133

6.3.2 二值离散型属性的相似度计算方法 134

6.3.3 多值离散型属性的相似度计算方法 135

6.3.4 混合类型属性的相似度计算方法 136

6.4 k-means聚类算法 137

6.4.1 k-means聚类算法的基本概念 137

6.4.2 SQL server 2005中的k-means应用 139

6.5 层次聚类方法 143

6.5.1 层次聚类方法的基本概念 143

6.5.2 层次聚类方法应用举例 144

6.6 小结 145

6.7 习题 146

第7章 贝叶斯网络 147

7.1 引例 147

7.2 贝叶斯概率基础 148

7.2.1 先验概率、后验概率和条件概率 148

7.2.2 条件概率公式 148

7.2.3 全概率公式 149

7.2.4 贝叶斯公式 150

7.3 贝叶斯网络概述 151

7.3.1 贝叶斯网络的组成和结构 151

7.3.2 贝叶斯网络的优越性 151

7.3.3 贝叶斯网络的三个主要议题 152

7.4 贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法 153

7.4.1 概率和条件概率数据 153

7.4.2 贝叶斯网络的预测算法 154

7.4.3 贝叶斯网络的诊断算法 156

7.4.4 贝叶斯网络预测和诊断的综合算法 157

7.4.5 贝叶斯网络的建立和训练算法 158

7.5 SQL Server 2005中的贝叶斯网络应用 160

7.6 小结 165

7.7 习题 165

第8章 粗糙集 166

8.1 引例 166

8.2 分类与知识 167

8.2.1 等价关系和等价类 167

8.2.2 分类 168

8.3 粗糙集 169

8.3.1 分类的运算 169

8.3.2 分类的表达能力 169

8.3.3 上近似集和下近似集 169

8.3.4 正域、负域和边界 170

8.3.5 粗糙集应用举例 170

8.3.6 粗糙集的性质 171

8.4 辨识知识的简化 172

8.4.1 集合近似精度的度量 172

8.4.2 分类近似的度量 172

8.4.3 等价关系的可省略、独立和核 173

8.4.4 等价关系简化举例 174

8.4.5 知识的相对简化 174

8.4.6 知识的相对简化举例 175

8.5 决策规则简化 175

8.5.1 知识依赖性的度量 175

8.5.2 简化决策规则 176

8.5.3 可辨识矩阵 178

8.6 小结 179

8.7 习题 180

第9章 神经网络 181

9.1 引例 181

9.2 人工神经网络 182

9.2.1 人工神经网络概述 182

9.2.2 神经元模型 183

9.2.3 网络结构 184

9.3 BP算法 185

9.3.1 网络结构和数据示例 185

9.3.2 有序导数 186

9.3.3 计算误差信号对参数的有序导数 187

9.3.4 梯度下降 188

9.3.5 BP算法描述 188

9.4 SQL Server 2005中的神经网络应用 189

9.5 小结 195

9.6 习题 196

第10章 遗传算法 197

10.1 概述 197

10.2 相关概念 198

10.3 基本步骤 199

10.3.1 概述 199

10.3.2 引例 200

10.4 算法设计 202

10.4.1 编码方式 202

10.4.2 种群规模 203

10.4.3 适应度函数 204

10.4.4 遗传算子 204

10.4.5 终止条件 206

10.5 相关研究与应用 206

10.6 小结 208

10.7 习题 208

第11章 统计分析 210

11.1 线性回归模型 210

11.1.1 线性回归模型的参数估计 211

11.1.2 线性回归方程的判定系数 212

11.1.3 线性回归方程的检验 213

11.1.4 统计软件中的线性回归分析 214

11.1.5 SQL Server 2005中的线性回归应用 215

11.2 Logistic回归模型 221

11.2.1 Logistic回归模型的参数估计 221

11.2.2 统计软件中Logistic回归的结果分析 221

11.2.3 SQL Server 2005中的Logistic回归应用 222

11.3 时间序列模型 228

11.3.1 ARIMA模型 229

11.3.2 建立ARIMA模型的步骤 230

11.3.3 使用统计软件估计ARIMA模型 230

11.3.4 SQL Server 2005中的时间序列分析 232

11.4 小结 237

11.5 习题 237

第12章 文本和Web挖掘 238

12.1 引例 238

12.2 文本挖掘 239

12.2.1 文本信息检索概述 239

12.2.2 基于关键字的关联分析 242

12.2.3 文档自动聚类 242

12.2.4 自动文档分类 243

12.2.5 自动摘要 243

12.3 Web挖掘 245

12.3.1 Web内容挖掘 246

12.3.2 Web结构挖掘 246

12.3.3 Web使用挖掘 248

12.4 小结 249

12.5 习题 249

参考文献 250