数据仓库与数据挖掘实践 [Data Warehouse and Data Mining Practice and Application] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春葆，李石君，李筱驰 著

图书标签:

• 数据仓库
• 数据挖掘
• 商业智能
• 数据分析
• 数据建模
• ETL
• OLAP
• 机器学习
• Python
• SQL

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121244926

版次：1

商品编码：11581195

包装：平装

外文名称：Data Warehouse and Data Mining Practice and Application

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：355

字数：588800

正文

编辑推荐

　　《数据仓库与数据挖掘实践》力求繁中取简，让读者易学易懂：信息系统安全等级保护标准比较多，覆盖了等级保护的各个阶段，并且对每个保护等级都做了详细的规定和描述，阅读起来难免有些眼花缭乱，不易理解和掌握。本书对相关标准进行了梳理，主要以第三级系统安全保护为主线来介绍等级保护的原理和方法，为进一步掌握和运用相关标准打下良好的基础。

内容简介

　　《数据仓库与数据挖掘实践》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘技术，全本由两部分组成，第1章到第3章介绍数据仓库的基本概念和相关技术，第4章到第11章介绍数据挖掘的基本概念和各种算法，包括数据仓库构建、OLAP技术、分类方法、聚类方法、关联分析、序列模式挖掘方法、回归和时序分析、粗糙集理论、文本挖掘、Web挖掘和空间数据挖掘方法等。
　　《数据仓库与数据挖掘实践》既注重原理，又注重实践，配有大量图表、示例和练习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。
　　《数据仓库与数据挖掘实践》既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读。适合作为高等院校高年级学生和研究生“数据仓库和数据挖掘”或“数据挖掘算法”课程的教材。

作者简介

　　李春葆，武汉大学计算机学院教授，主持和参加3S系统集成关键技术的研究（国家自然科学基金重点科技攻关项目，49631050）、城市地理信息系统标准规范的研究（国家测绘局项目）、伊藤算法及其在动态仿真优化中的理论研究(60873114/F020102)、湖北省财政厅三查管理信息系统、湖北省财政厅外汇管理信息系统、湖北省财政厅财政监督管理信息系统、武汉英华ERP系统等项目。

内页插图

目录

第1章 数据仓库概述
1.1 数据仓库及其历史
1.1.1 数据库技术的发展
1.1.2 什么是数据仓库
1.2 数据仓库系统及其开发工具
1.2.1 数据仓库系统的组成
1.2.2 ETL
1.2.3 数据仓库和数据集市的关系
1.2.4 元数据及其管理
1.3 数据仓库系统开发工具
1.4 数据仓库与操作型数据库的关系
1.4.1 从数据库到数据仓库
1.4.2 数据仓库为什么是分离的
1.4.3 数据仓库与操作型数据库的对比
1.4.4 ODS
1.5 商务智能与数据仓库的关系
练习题1
思考题1

第2章 数据仓库设计
2.1 数据仓库设计概述
2.1.1 数据仓库设计原则
2.1.2 数据仓库构建模式
2.1.3 数据仓库设计步骤
2.2 数据仓库的规划和需求分析
2.2.1 数据仓库的规划
2.2.2 数据仓库的需求分析
2.3 数据仓库的建模
2.3.1 多维数据模型及相关概念
2.3.2 多维数据模型的实现
2.3.3 数据仓库建模的主要工作
2.3.4 几种常见的基于关系数据库的多维数据模型
2.4 数据仓库的物理模型设计
2.4.1 确定数据的存储结构
2.4.2 确定索引策略
2.4.3 确定存储分配
2.5 数据仓库的部署和维护
2.5.1 数据仓库的部署
2.5.2 数据仓库的维护
2.6 一个简单的数据仓库SDWS设计示例
2.6.1 SDWS的需求分析
2.6.2 SDWS的建模
2.6.3 基于SQLServer2008设计SDWS
练习题2
思考题2

第3章 OLAP技术
3.1 OLAP概述
3.1.1 什么是OLAP
3.1.2 OLAP技术的特性
3.1.3 OLAP和OLTP的区别
3.1.4 数据仓库与OLAP的关系
3.1.5 OLAP分类
3.2 OLAP的多维数据模型
3.2.1 多维数据模型的定义
3.2.2 OLAP的基本分析操作
3.2.3 一个简单的多维数据模型
3.3 OLAP实现
3.3.1 数据立方体的有效计算
3.3.2 索引OLAP数据
3.3.3 OLAP查询的有效处理
练习题3
思考题3

第4章 数据挖掘概述
4.1 什么是数据挖掘
4.1.1 数据挖掘的定义
4.1.2 数据挖掘的知识表示
4.1.3 数据挖掘的主要任务
4.1.4 数据挖掘的发展
4.1.5 数据挖掘的对象
4.1.6 数据挖掘的分类
4.1.7 数据挖掘与数据仓库及OLAP的关系
4.1.8 数据挖掘的应用
4.2 数据挖掘系统
4.2.1 数据挖掘系统的结构
4.2.2 数据挖掘系统的设计
4.2.3 常用的数据挖掘系统及其发展
4.3 数据挖掘过程
4.3.1 数据挖掘步骤
4.3.2 数据清理
4.3.3 数据集成
4.3.4 数据变换
4.3.5 数据归约
4.3.6 离散化和概念分层生成
4.3.7 数据挖掘的算法
4.4 数据挖掘的未来展望
练习题4
思考题4

第5章 关联分析
5.1 关联分析的概念
5.1.1 事务数据库
5.1.2 关联规则及其度量
5.1.3 频繁项集
5.1.4 挖掘关联规则的基本过程
5.2 Apriori算法
5.2.1 Apriori性质
5.2.2 Apriori算法
5.2.3 由频繁项集产生关联规则
5.2.4 提高Apriori算法的有效性
5.2.5 非二元属性的关联规则挖掘
5.3 频繁项集的紧凑表示
5.3.1 最大频繁项集
5.3.2 频繁闭项集
5.4 FP-growth算法
5.4.1 FP-growth算法框架
5.4.2 FP树构造
5.4.3 由FP树产生频繁项集
5.5 多层关联规则的挖掘
5.5.1 多层关联规则的挖掘概述
5.5.2 多层关联规则的挖掘算法
5.5.3 多维关联规则
5.6 其他类型的关联规则
5.6.1 基于约束的关联规则
5.6.2 负关联规则
5.7 SQLServer挖掘关联规则的示例
5.7.1 建立DM数据库
5.7.2 建立关联挖掘项目
5.7.3 部署关联挖掘项目并浏览结果
练习题5
思考题5

第6章 序列模式挖掘
6.1 序列模式挖掘概述
6.1.1 序列数据库
6.1.2 序列模式挖掘算法
6.2 Apriori类算法
6.2.1 AprioriAll算法
6.2.2 AprioriSome算法
6.2.3 DynamicSome算法
6.2.4 GSP算法
6.2.5 SPADE算法
6.3 模式增长框架的序列挖掘算法
6.3.1 FreeSpan算法
6.3.2 PrefixSpan算法
练习题6
思考题6

第7章 分类方法
7.1 分类过程
7.1.1 学习阶段
7.1.2 分类阶段
7.2 k-最邻近分类算法
7.3 决策树分类算法
7.3.1 决策树
7.3.2 建立决策树的ID3算法
7.3.3 建立决策树的C4.5 算法
7.4 贝叶斯分类算法
7.4.1 贝叶斯分类概述
7.4.2 朴素贝叶斯分类
7.4.3 树增强朴素贝叶斯分类
7.5 神经网络算法
7.5.1 生物神经元和人工神经元
7.5.2 人工神经网络
7.5.3 前馈神经网络用于分类
7.5.4 SQLServer中神经网络分类示例
7.6 支持向量机
7.6.1 线性可分时的二元分类问题
7.6.2 线性不可分时的二元分类问题
练习题7
思考题7

第8章 回归分析和时序挖掘
8.1 线性和非线性回归分析
8.1.1 一元线性回归分析
8.1.2 多元线性回归分析
8.1.3 非线性回归分析
8.2 逻辑回归分析
8.2.1 逻辑回归原理
8.2.2 逻辑回归模型
8.2.3 SQL Server中逻辑回归分析示例
8.3 时序分析模型
8.3.1 时序分析概述
8.3.2 时序预测的常用方法
8.3.3 回归分析与时序分析的关系
8.3.4 确定性时序模型
8.3.5 随机时序模型
8.3.6 SQL Server建立随机时序模型示例
8.4 时序的相似性搜索
8.4.1 相似性搜索的概念
8.4.2 完全匹配
8.4.3 基于离散傅里叶变换的子序列匹配
8.4.4 基于规范变换的子序列匹配
练习题8
思考题8

第9章 粗糙集理论
9.1 粗糙集理论概述
9.1.1 粗糙集理论的产生
9.1.2 粗糙集理论的特点
9.1.3 粗糙集理论在数据挖掘中的应用
9.2 粗糙集理论中的基本概念
9.2.1 集合的基本概念
9.2.2 信息系统和粗糙集
9.2.3 分类的近似度量
9.3 信息系统的属性约简
9.3.1 约简和核
9.3.2 分辨矩阵求核
9.4 决策表及其属性约简
9.4.1 决策表及相关概念
9.4.2 决策表的属性约简算法
9.5 决策表的值约简及其算法
9.5.1 决策规则及其简化
9.5.2 决策规则的极小化
9.6 粗糙集在数据挖掘中的应用示例
练习题9
思考题9

第10章 聚类方法
10.1 聚类概述
10.1.1 什么是聚类
10.1.2 相似性测度
10.1.3 聚类过程
10.1.4 聚类算法的评价
10.1.5 聚类方法的分类
10.1.6 聚类分析在数据挖掘中的应用
10.1.7 聚类算法的要求
10.2 基于划分的聚类算法
10.2.1 k-均值算法
10.2.2 k-中心点算法
10.3 基于层次的聚类算法
10.3.1 层次聚类算法概述
10.3.2 DIANA算法和AGNES算法
10.3.3 BIRCH算法
10.3.4 CURE算法
10.3.5 ROCK算法
10.3.6 Chameleon算法
10.4 基于密度的聚类算法
10.4.1 DBSCAN算法
10.4.2 OPTICS算法
10.5 基于网格的聚类算法
10.5.1 STING算法
10.5.2 Wave Cluster算法
10.5.3 CLIQUE算法
10.6 基于模型的聚类算法
10.6.1 EM算法
10.6.2 COBWEB算法
10.7 离群点分析
10.7.1 离群点概述
10.7.2 常见的离群点检测方法
练习题10
思考题10

第11章 其他挖掘方法
11.1 文本挖掘
11.1.1 文本挖掘概述
11.1.2 数据预处理技术
11.1.3 文本结构分析
11.1.4 文本分类
11.1.5 文本聚类
11.1.6 文本摘要
11.1.7 文本关联分析
11.2 Web挖掘
11.2.1 Web挖掘概述
11.2.2 Web结构挖掘
11.2.3 Web内容挖掘
11.2.4 Web使用挖掘
11.2.5 Web挖掘的发展方向
11.3 空间数据挖掘
11.3.1 空间数据概述
11.3.2 空间数据立方体和空间OLAP
11.3.3 空间数据挖掘方法
练习题11
思考题11
附录A常用的优化方法
参考文献

前言/序言

《数据仓库与数据挖掘实践》 内容梗概 本书深入剖析了数据仓库和数据挖掘领域的核心概念、关键技术与实际应用。从数据仓库的构建基础，到数据挖掘的算法原理，再到两者在实际业务场景中的融合应用，本书提供了一个全面而系统的知识体系。 第一部分：数据仓库构建与管理 本部分着重于数据仓库的生命周期管理，为读者构建一个坚实的数据仓库基础。 数据仓库概述：我们将从根本上理解数据仓库的定义、目标、优势以及与传统数据库的区别。探讨其在企业决策支持、BI（商业智能）等方面的关键作用，以及其不同于OLTP（联机事务处理）系统的架构特点。 数据仓库建模：这是数据仓库设计的核心。我们将详细介绍维度建模，包括星型模型、雪花模型以及星座模型的构建方法、优缺点及适用场景。学习如何识别事实表和维度表，设计度量、层次结构和缓慢变化的维度（SCD），确保模型能够高效支持分析查询。此外，还将触及数据仓库的范式建模（3NF）及其在某些场景下的应用。 ETL（抽取、转换、加载）过程：ETL是连接源系统和数据仓库的桥梁，其效率和准确性直接影响数据仓库的质量。我们将深入讲解ETL的三个核心阶段： 数据抽取：探讨从各种异构数据源（如关系型数据库、文件、API等）抽取数据的策略和技术，包括全量抽取、增量抽取、CDC（变更数据捕获）等。 数据转换：这是ETL中最复杂的部分。我们将学习数据清洗、数据集成、数据标准化、数据去重、数据聚合、数据计算等关键转换技术。重点关注如何处理数据质量问题，如缺失值、异常值、不一致数据，并介绍常见的转换规则和业务逻辑实现。 数据加载：讲解如何将转换后的数据高效地加载到数据仓库中，包括全量加载、增量加载、插入、更新、删除等操作。探讨性能优化技术，如批量加载、索引策略、分区等。 数据仓库架构与技术：我们将分析不同类型的数据仓库架构，如企业数据仓库（EDW）、数据集市（Data Mart）和操作型数据存储（ODS）。介绍云数据仓库（如Snowflake, Redshift, BigQuery）的优势和典型应用，以及传统本地部署架构的考量。探讨相关技术栈，包括数据仓库硬件、数据库管理系统（DBMS）、ETL工具（如Informatica, Talend, SSIS, Kettle）和BI工具（如Tableau, Power BI, QlikView）。 数据仓库性能调优与管理：为了保证数据仓库的响应速度和可用性，性能优化至关重要。我们将讨论索引设计、分区策略、物化视图、查询优化、数据库配置调优等。同时，还会涉及数据仓库的安全管理、备份恢复、灾难恢复以及数据生命周期管理。 第二部分：数据挖掘基础与算法 本部分将带领读者走进数据挖掘的广阔世界，掌握各种经典算法及其原理。 数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目标、过程（CRISP-DM等模型），以及它在商业、科学、社会等各个领域的广泛应用。强调数据挖掘的目标是从海量数据中发现有价值的模式、知识和洞察。 数据预处理：高质量的数据是成功数据挖掘的前提。本节将详细讲解数据预处理的重要性，并介绍关键技术： 数据清洗：处理缺失值（填充、删除）、噪声数据（平滑、聚类）、异常值（识别、处理）。 数据集成：将来自多个数据源的数据合并到一个一致的数据存储中。 数据变换：数据规范化（Min-Max, Z-Score）、数据离散化（分桶、分箱、基于树的离散化）、特征构建（组合、派生）。 数据约简：维度约简（PCA, LDA）、样本约简（抽样、聚类）、属性选择。 关联规则挖掘：这是数据挖掘中最经典的应用之一，常用于分析购物篮中的商品关联性。我们将学习： Apriori算法：理解其如何通过迭代地发现频繁项集来生成关联规则。 FP-Growth算法：学习其如何利用FP-tree数据结构高效地发现频繁项集，通常比Apriori算法更快速。 度量与评估：掌握支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）等关键度量指标，用于评估关联规则的有效性。 分类算法：根据已知类别的训练数据，预测新数据的类别。我们将重点介绍： 决策树：学习ID3, C4.5, CART等算法，理解如何通过信息增益、增益率、基尼不纯度等指标构建树结构。 朴素贝叶斯：理解其基于贝叶斯定理的概率分类方法，以及“朴素”假设的作用。 支持向量机（SVM）：学习其如何在高维空间中找到最优超平面进行分类，理解核函数的作用。 K近邻（KNN）：掌握其基于距离的分类思想。 集成学习：介绍Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等方法，如何组合多个弱学习器来构建强大的分类器。 聚类算法：将数据分成不同的簇，使得同一簇内的数据相似度高，不同簇间的数据相似度低。我们将深入学习： K-Means算法：理解其基于质心迭代优化的方法。 层次聚类：介绍凝聚型和分裂型层次聚类方法。 DBSCAN：学习其基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。 聚类评估：掌握轮廓系数（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指数等评估指标。 回归算法：预测连续数值型的目标变量。我们将重点介绍： 线性回归：包括简单线性回归和多元线性回归，理解最小二乘法。 多项式回归：如何拟合非线性关系。 岭回归与Lasso回归：了解正则化技术在防止过拟合中的作用。 异常检测（离群点检测）：识别数据集中与大部分数据显著不同的数据点。除了前面提到的聚类方法，还将介绍基于统计学、基于距离、基于密度的异常检测技术。 序列模式挖掘：发现数据序列中具有统计意义的子序列。 文本挖掘基础：介绍文本数据的预处理（分词、停用词、词干提取）以及文本分类、情感分析等基本应用。 第三部分：数据仓库与数据挖掘的融合应用 本部分将展示如何将数据仓库的坚实基础与数据挖掘的强大分析能力相结合，解决实际业务问题。 商业智能（BI）与数据仓库：深入探讨BI的组成部分，如报表、仪表盘、OLAP（联机分析处理）立方体，以及它们如何利用数据仓库提供多维度的分析和决策支持。 数据挖掘在业务场景中的应用： 客户关系管理（CRM）：客户细分、客户流失预测、交叉销售与向上销售、客户生命周期价值（CLV）预测。 市场营销：广告精准投放、营销活动效果评估、产品推荐系统。 金融行业：欺诈检测、信用评分、风险管理、股票市场预测。 零售业：销售预测、库存管理、商品定价优化、购物篮分析。 医疗保健：疾病预测、药物研发、患者管理。 制造业：生产过程优化、设备故障预测、质量控制。 数据仓库与数据挖掘的集成实践： 构建分析型数据仓库：如何设计数据模型以更好地支持数据挖掘任务。 从数据仓库中提取特征：如何将数据仓库中的维度和度量转化为数据挖掘模型所需的输入特征。 模型部署与集成：如何将训练好的数据挖掘模型嵌入到BI平台或业务流程中，实现实时或近实时分析。 迭代与反馈：强调数据挖掘是一个持续迭代的过程，模型的表现需要不断监控和优化，并根据业务反馈调整模型和数据仓库。 大数据环境下的数据仓库与数据挖掘：探讨Hadoop、Spark等大数据技术在处理海量数据方面的应用，以及如何构建Hadoop生态下的数据仓库（如Hive, Impala）和数据挖掘平台（如Spark MLlib）。 数据科学与数据挖掘的未来趋势：展望机器学习、深度学习、人工智能在数据分析领域的进一步发展，以及数据伦理、数据隐私等新兴话题。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握数据仓库的设计、构建和管理技能，并能够熟练运用各种数据挖掘算法来发现数据中的隐藏价值，最终将这些洞察转化为实际的业务决策和竞争优势。本书内容既有理论深度，又贴合实践需求，适合数据仓库工程师、数据分析师、数据科学家、BI开发人员以及对数据分析和挖掘技术感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，一种沉稳而专业的风格，让我立刻对它产生了兴趣。书名“数据仓库与数据挖掘实践”直观地表明了其内容核心，对于我这样希望系统性学习并应用这些技术的读者来说，无疑是一个巨大的诱惑。我之前接触过一些零散的关于数据仓库和数据挖掘的概念，但始终缺乏一个完整的框架和实践指导。翻开这本书，我首先被清晰的章节划分和循序渐进的讲解方式所打动。作者似乎非常理解初学者的困境，从基础概念的引入，到复杂算法的剖析，都做到了条理分明，易于理解。特别是书中对数据仓库生命周期各个阶段的详细阐述，包括需求分析、设计、ETL过程、数据加载以及维护，都给予了足够多的篇幅和深入的讲解。对于ETL过程中可能遇到的各种挑战，比如数据清洗、转换和集成，书中提供了切实可行的解决方案和经典的案例分析，这对我实际工作中处理海量、异构数据非常有指导意义。此外，书中对于数据挖掘的算法介绍，也并非停留在理论层面，而是结合了具体的应用场景，例如客户细分、欺诈检测、市场篮子分析等，让抽象的算法变得生动具体。我特别期待书中关于决策树、聚类、关联规则等经典算法在实际应用中的详细讲解，相信能帮助我更好地理解和运用这些工具。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的价值在于其将复杂抽象的技术概念，通过“实践”这个关键词，落地到读者能够理解和应用的层面。作为一名希望在实际工作中运用数据仓库和数据挖掘技术的工程师，我一直在寻找一本既有理论深度，又有实践指导的书籍。这本书就很好地满足了我的需求。书中对数据仓库的设计原则，如星型模型和雪花模型，都有清晰的阐述，并且在ETL过程中，对于数据清洗、转换和集成的常见问题，提供了非常实用的处理方法和建议，这对于我在实际项目中遇到的数据质量问题非常有帮助。而在数据挖掘的部分，作者的讲解方式更是贴近实际应用。例如，书中对聚类算法的应用，不仅仅是介绍K-means等算法原理，更详细地探讨了如何通过聚类来发现隐藏在海量用户数据中的不同群体，并为个性化营销提供支持。我特别期待书中关于异常检测的章节，因为在很多领域，及时发现和处理异常数据对于保障系统稳定和业务安全至关重要。总的来说，这本书是一本不可多得的“上手”指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜在于其“实践”二字所蕴含的丰富内容。我是一名在实际工作中长期与数据打交道的数据分析师，深知理论知识的掌握固然重要，但缺乏实践指导往往是阻碍技术落地的一大瓶颈。这本书恰恰弥补了这一点。它不仅仅是罗列枯燥的理论，而是通过大量真实的案例和详尽的操作步骤，将数据仓库的构建过程和数据挖掘的应用场景一一呈现。从如何选择合适的数据仓库模型，到如何进行高效的ETL流程设计，再到如何利用各种挖掘算法从数据中提炼有价值的信息，书中几乎涵盖了从头到尾的完整流程。我特别欣赏书中对于各种工具和技术的介绍，例如SQL语句在数据抽取和转换中的应用，以及一些主流数据挖掘软件的使用技巧。这些细节对于我这样需要快速将知识转化为生产力的人来说，简直是无价之宝。书中对案例的剖析也非常深入，不仅仅是给出结果，更是详细讲解了每一个步骤背后的逻辑和考量，让我能够举一反三，在面对自己的实际问题时，也能找到解决思路。总而言之，这本书是我在数据仓库和数据挖掘领域寻找的“实战宝典”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能和大数据技术充满好奇心的学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍数据仓库和数据挖掘知识的书籍。终于，我找到了这本书——《数据仓库与数据挖掘实践》。这本书的结构安排非常合理，从基础概念的普及，到核心技术的深入讲解，再到实际应用的展示，层层递进，让我能够逐步建立起对这一领域的整体认知。书中对于数据仓库的讲解，不仅仅限于其技术架构，更深入探讨了数据仓库在企业决策支持中的核心作用，以及如何根据业务需求进行合理的设计。在数据挖掘方面，书中对各种经典算法的介绍，例如分类、回归、聚类、关联分析等，都配以清晰的图示和通俗易懂的语言，即使是没有深厚数学背景的读者也能轻松理解其原理。更重要的是，书中还提供了大量的实践案例，涵盖了金融、零售、医疗等多个行业，让我能够直观地感受到数据挖掘技术在不同领域的应用价值。例如，书中关于客户流失预测的案例，让我看到了数据挖掘在提升客户忠诚度方面的重要作用。我特别期待书中关于数据预处理和特征工程的内容，因为我知道这是数据挖掘项目中至关重要的一步。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，更多的是从一个正在学习并希望将所学知识转化为实际应用的角度出发。这本书的名称“数据仓库与数据挖掘实践”就直接点明了其核心价值，这正是许多理论书籍所缺乏的。当我拿到这本书时，我首先被其详实的目录所吸引，它清晰地勾勒出了从数据仓库基础概念到数据挖掘高级应用的完整脉络。书中在讲解数据仓库的构建时，不仅阐述了其概念和模型，更重点介绍了ETL（抽取、转换、加载）这一关键过程，并提供了大量的实际操作指导，这对于我这样需要亲手搭建数据仓库的人来说，具有极高的参考价值。而在数据挖掘的部分，作者并没有止步于理论公式的堆砌，而是着重于介绍各种算法在实际问题中的应用。比如，在讲解关联规则时，书中列举了超市购物篮分析的经典案例，让我能够清晰地理解“购买A的顾客也很可能购买B”这样的洞察是如何产生的，以及如何将其应用于商品推荐和库存管理。我对书中关于决策树和支持向量机（SVM）在分类问题中的应用尤其感兴趣，希望能从中学习到如何更好地进行特征选择和模型调优。

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，上课老师就是作者，?

评分☆☆☆☆☆

还行

评分☆☆☆☆☆

这是本2014年的书，不涉及图数据库挖掘只涉及关系型数据库建设与挖掘。对于当下两者融合的情况，有指导意义。比看一本厚书效率来得高

评分☆☆☆☆☆

买给朋友的，具体内容我也看不懂，希望有用。

评分☆☆☆☆☆

书角开裂了，勉强看吧，哈哈

评分☆☆☆☆☆

咦，我什么时候买了这本书

评分☆☆☆☆☆

《数据仓库与数据挖掘实践》既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读。适合作为高等院校高年级学生和研究生“数据仓库和数据挖掘”或“数据挖掘算法”课程的教材。

评分☆☆☆☆☆

数据仓库与数据挖掘实践,基础教程适合初学者

评分☆☆☆☆☆

这是本2014年的书，不涉及图数据库挖掘只涉及关系型数据库建设与挖掘。对于当下两者融合的情况，有指导意义。比看一本厚书效率来得高