基于数据仓库的数据挖掘技术
2005-1
机械工业出版社
康晓东 编
322
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信息系统是由信息科学、计算机科学、管理科学、决策科学、系统科学等学科相互渗透相互交叉而发展起来的，经过多年的研究目前已经形成了比较完整的独具特色的体系；各高校也从不同的角度创办了不同类型的信息化专业，培养以掌握信息技术为目标的专业人才。信息技术的迅速发展已从简单的批处理、联机事务处理的信息处理时代，进入了联机分析处理、数据仓库和数据挖掘的信息分析时代。从应用角度来看，数据仓库是一种解决问题的方案，而不仅仅是技术和产品。数据仓库的建立是一个决策分析系统实施的过程，不仅需要各种建设工具，而且还需相应的数据支持。数据仓库的建设必须基于比较完善的信息化构架，只有在一定的信息化基础上，才能进行数据仓库的建设。数据仓库的建设还是企业经营管理决策与信息化结合的过程，只有根据企业管理决策的实际情况，才能建设一个支持企业管理决策的数据仓库。从技术角度来看，数据仓库以数据库技术作为存储数据和资源管理的手段，以联机分析处理技术和方法作为提取信息的有效手段；以数据挖掘、人工智能中的模型、算法作为发现知识和规律.的途径。数据仓库的建设还是各种先进的信息处理技术与企业管理决策结合的过程，只有将、OLAP技术、数据挖掘技术与数据仓库中的庞大数据相结合，与企业先进的管理决策方法相结合，才能使数据仓库在企业的经营管理决策中发挥巨大的作用。数据仓库是诸多学科相互交叉、综合应用的技术。数据仓库建设的成功不仅取决于技术人员对数据仓库开发方法与开发工具的熟练应用，更取决于数据仓库能否得到熟练应用。换句话说，数据仓库的成功关键在于用户的应用情况，而不是数据仓库开发技术的熟练应用。所以本书在介绍了数据仓库的组织与数据挖掘方法之后，还用相当的篇幅介绍了数据仓库的管理与应用。本书内容包括数据库、数据库管理系统与数据仓库；数据仓库原理；数据仓库设计；联机分析处理；数据挖掘算法；统计类数据挖掘和知识类数据挖掘；其他数据挖掘技术和工具和数据仓库的应用和管理。本书还通过分析典型数据库与应用案例㈢，使读者了解如何利用数据仓库来降低企业的运营成本、建立更好的客户关系管理、提高产品的质量。
新技术产生、发展和不断完善的推动力，来自于现实生活需要。在人们发出“网络到底是存储信息的金矿还是埋葬信息的沼泽地”的困惑时，基于数据仓库的数据挖掘技术无颖为人们带来了新的希望。 本书从数据库、数据库管理系统与数据仓库比较开始，介绍了数据仓库原理、数据仓库设计、联机分析处理、数据挖掘算法、统计类数据挖掘和知识类数据挖掘、其他数据挖掘技术和工具及数据仓库的应用和管理，辅以大量具有启发怀的解决方案，从应用的角度分析了数据仓库的建设过程和联机分析、数据挖掘技术的选择。 本书除可作为高等院校相关专业高年级本科生或研究生教材外，也可供各企、事业单位从事信息系统开发的工程技术人员参考。
出版说明前言第1章 数据库、数据库管理系统与数据仓库 1.1 数据库与数据库技术 1.2 数据仓库 1.3 数据仓库及其数据分析工具第2章 数据仓库原理 2.1 数据仓库的结构与技术要求 2.2 数据仓库中的数据 2.3 元数据第3章 数据仓库设计 3.1 数据仓库的需求与规划 3.2 建立数据仓库 3.3 数据仓库典型解决方案第4章 联机分析处理 4.1 联机分析的概念与特性 4.2 多维OLAP和关系OLAP 4.3 OLAP服务器及其工具评价第5章 数据挖掘算法 5.1 数据挖掘概述 5.2 数据挖掘中的关联、挖掘公式和聚类 5.3 数据挖掘常用算法 5.4 神经网络与专家系统第6章 统计类数据挖掘和知识类数据挖掘 6.1 设计数据挖掘模型 6.2 统计类数据挖掘 6.3 知识类数据挖掘 6.4 MDX语言第7章 其他数据挖掘技术和工具 7.1 网络信息挖掘与网络信息检索 7.2 WEB挖掘 7.3 空间数据与分类式数据挖掘 7.4 多媒体数据检索第8章 数据仓库的应用和管理 8.1 CRM应用开发 8.2 数据仓库及数据挖掘中的法律问题 8.3 数据仓库管理附录 附录A 人工智能与专家决策 附录B 数据仓库测试规范 附录C Oracle+Power Builder综合应用简述 附录D SML与数据库参考文献
插图：国内开发数据仓库市场是非常广阔的，但是由于存在着这样那样的问题，阻碍了数据仓库发展。如果谁能够首先解决这些问题，做出一个成功的、有足够说服力的数据仓库应用，谁就可以在这个市场上领先一步，并迅速占领市场（因为数据仓库市场的门槛是比较高的，并不是说谁想进入就可以进入）。数据仓库除了在传统领域，如金融、保险、电信等行业的特定应用之外，零售业的发展也很广阔。零售业开放是一个大趋势，国内零售业市场尚不发达，进行数据仓库开发具有一定难度（即使在英国、新西兰或者澳大利亚，也并不是每家商店都要用数据仓库）。中国的零售业虽然发展很快，但目前还没有一家大型商场安装了数据仓库。利用数据仓库，可以按条目对每种商品、每个分店进行销售趋势分析，购买趋势、时令特点和定价策略都会一目了然，从而帮助经营者及时、准确地做出决策。零售业是与百姓最贴近的行业，更能让人体会到高新技术与传统行业之间的碰撞与磨合。此外，数据仓库在商业智能方面的应用可以将企业级用户带入领先的竞争优势环境。在未来大规模定制经济环境下，数据仓库将成为企业获得竞争优势的关键武器。数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术和解决方案，它将成为数据库市场的新一轮增长点，同时也将成为下一代应用系统的重要组成部分。近几年来国内数据库建设有了长足的发展，但与国外的发展程度相比差距并没有减小。目前，国外数据库已是海量，而国内整体水平与发达国家差距达20年的时间。就目前情况而言，在国内的数据库实际应用中，除了维护这些数据库24小时的运行外，建议用户应该做的另一项重要工作是将相关的数据提取出来，放到数据仓库中去用作联机分析（因在原有的许多数据库的基础上构建一个数据仓库的时候，存在数据的集成问题、异构数据的转换问题、数据的质量问题等）。所以在创建数据库的时候，就应该注意建库的一致性，自上向下地建库，为日后构建数据仓库打好基础。
《基于数据仓库的数据挖掘技术》：高等院校计算机科学与技术“十五”规划教材
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