數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理與應(yīng)用

第1章　概述                  
     1. 1　數(shù)據(jù)庫(kù)與決策支持技術(shù)的發(fā)展                  
         1. 1. 1  數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展                  
         1. 1. 2　決策支持技術(shù)的發(fā)展                  
     1. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展                  
         1. 2. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念的提出                  
         1. 2. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展                  
         1. 2. 3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的興起                  
         1. 2. 4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的動(dòng)態(tài)                  
     1. 3  數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展                  
         1. 3. 1　數(shù)據(jù)挖掘研究和應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)                  
         1. 3. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系                  
     1. 4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)未來(lái)發(fā)展方向                  
 第2章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理                  
     2. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念                  
         2. 1. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義                  
         2. 1. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征                  
         2. 1. 3　數(shù)據(jù)集市                  
     2. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)要求                  
     2. 3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的自項(xiàng)向下結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的自底向上結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 3　企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)集市結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 4　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)／數(shù)據(jù)集市結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 5　分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)／數(shù)據(jù)集市結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 6　分布式知識(shí)管理結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 7　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)                  
         2. 3. 8　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織                  
     2. 4　元數(shù)據(jù)                  
         2. 4. 1　元數(shù)據(jù)的由來(lái)                  
         2. 4. 2　元數(shù)據(jù)的定義                  
         2. 4. 3　元數(shù)據(jù)的主要作用                  
         2. 4. 4　元數(shù)據(jù)的分類                  
         2. 4. 5　元數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化                  
         2. 4. 6  OIM簡(jiǎn)介                  
 第3章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)                  
     3. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方法論                  
     3. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)規(guī)劃                  
     3. 3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)                  
     3. 4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)體系結(jié)構(gòu)                  
     3. 5　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)組織                  
         3. 5. 1　維表和事實(shí)表構(gòu)成的關(guān)系型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)                  
         3. 5. 2　多維數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)組織                  
         3. 5. 3　兩種數(shù)據(jù)組織的等價(jià)性                  
         3. 5. 4　虛擬數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)                  
     3. 6　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度                  
         3. 6. 1　粒度確定                  
         3. 6. 2　粒度劃分示例                  
     3. 7　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)                  
         3. 7. 1　定義體系結(jié)構(gòu)                  
         3. 7. 2　決策者的需求                  
         3. 7. 3　主題區(qū)分析                  
         3. 7. 4　源系統(tǒng)分析                  
         3. 7. 5　變換設(shè)計(jì)                  
         3. 7. 6　物理數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)                  
         3. 7. 7　最終用戶訪問(wèn)方法的設(shè)計(jì). 定義和開發(fā)                  
         3. 7. 8　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)                  
         3. 7. 9　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)填充和實(shí)施                  
         3. 7. 10　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)流程                  
     3. 8　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案                  
         3. 8. 1　Sybase提供的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案                  
         3. 8. 2　SAS提供的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案                  
         3. 8. 3　Platinum提供的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案                  
         3. 8. 4　其他解決方案                  
 第4章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理技術(shù)                  
     4. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理的基本問(wèn)題                  
     4. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的多維建模技術(shù)                  
         4. 2. 1　多維模型的兩種結(jié)構(gòu)                  
         4. 2. 2　多維建模在決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用                  
         4. 2. 3　多維建模面臨的挑戰(zhàn)                  
     4. 3　休眠數(shù)據(jù)管理                  
         4. 3. 1  問(wèn)題的提出                  
         4. 3. 2　休眠數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的影響                  
         4. 3. 3　解決方案                  
     4. 4　元數(shù)據(jù)的管理                  
         4. 4. 1　早期的數(shù)據(jù)管理：從內(nèi)部管理到數(shù)據(jù)字典                  
         4. 4. 2　企業(yè)級(jí)中心知識(shí)庫(kù)的管理方法                  
         4. 4. 3　傳統(tǒng)的元數(shù)據(jù)管理方法                  
         4. 4. 4　元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理功能                  
 　      4. 4. 5　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究項(xiàng)目和元數(shù)據(jù)管理介紹                  
   　    4. 4. 6　評(píng)估元數(shù)據(jù)的價(jià)值                  
     　  4. 4. 7　管理元數(shù)據(jù)                  
     4. 5　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理工具                  
 第5章　聯(lián)機(jī)分析處理                  
     5. 1　概述                  
         5. 1. 1　OLAP的出現(xiàn)                  
         5. 1. 2　OLAP的定義                  
         5. 1. 3　OLAP的結(jié)構(gòu)                  
         5. 1. 4　OLAP的一些基本概念                  
         5. 1. 5　OLAP的基本分析操作                  
         5. 1. 6  OLAP與OLTP的比較                  
     5. 2　多維OLAP與關(guān)系OLAP                  
         5. 2. 1  多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)                  
         5. 2. 2  OLAP服務(wù)器                  
         5. 2. 3  MOLAP                  
         5. 2. 4  ROLAP                  
     5. 3  OLAP技術(shù)分析                  
         5. 3. 1　結(jié)構(gòu)分析                  
         5. 3. 2　數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理                  
         5. 3. 3　數(shù)據(jù)存取                  
         5. 3. 4　多維模型的實(shí)現(xiàn)技術(shù)                  
         5. 3. 5　OLAP的12條準(zhǔn)則                  
         5. 3. 6　OLAP服務(wù)器和工具的評(píng)價(jià)                  
     5. 4　實(shí)用OLAP技術(shù)簡(jiǎn)介                  
         5. 4. 1  Oracle OLAP工具                  
         5. 4. 2  Oracle Express Server技術(shù)特色                  
         5. 4. 3  Informix OLAP工具                  
 第6章　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)                  
     6. 1　數(shù)據(jù)挖掘概念. 方法與任務(wù)                  
         6. 1. 1　基本概念                  
         6. 1. 2　數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)與分類                  
         6. 1. 3　數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術(shù)                  
         6. 1. 4　數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀與應(yīng)用                  
     6. 2　關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)                  
         6. 2. 1　關(guān)聯(lián)規(guī)則簡(jiǎn)介                  
         6. 2. 2　關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念                  
         6. 2. 3　關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)的經(jīng)典算法                  
         6. 2. 4　基于聚類的周期關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法CCAR                  
         6. 2. 5　關(guān)聯(lián)規(guī)則價(jià)值衡量的方法                  
     6. 3　公式發(fā)現(xiàn)                  
         6. 3. 1　現(xiàn)狀                  
         6. 3. 2　問(wèn)題描述                  
         6. 3. 3  BACON系統(tǒng)                  
         6. 3. 4  FDD系統(tǒng)                  
         6. 3. 5  Explore系統(tǒng)                  
     6. 4　數(shù)據(jù)聚類                  
         6. 4. 1　聚類的概念                  
         6. 4. 2　SAS的聚類算法                  
         6. 4. 3　基于遺傳等法的聚類方法                  
         6. 4. 4　基于隨機(jī)搜索的聚類算法                  
         6. 4. 5　聚類算法BIRCH                  
 第7章　數(shù)據(jù)挖掘算法                  
     7. 1　數(shù)據(jù)挖掘的集合論方法                  
         7. 1. 1　粗集方法                  
         7. 1. 2　概念樹方法                  
         7. 1. 3　覆蓋正例排斥反例方法                  
     7. 2　數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹方法                  
         7. 2. 1　基本原理                  
         7. 2. 2　ID3決策樹方法                  
         7. 2. 3　IBLE決策規(guī)則樹方法                  
         7. 2. 4　決策樹方法的優(yōu)點(diǎn)和發(fā)展                  
     7. 3　數(shù)據(jù)挖掘中的遺傳算法                  
         7. 3. 1　遺傳算法的形成和發(fā)展                  
         7. 3. 2　遺傳算法的基本原理                  
         7. 3. 3　遺傳算法的研究方向                  
         7. 3. 4　基于遺傳算法的分類系統(tǒng)                  
         7. 3. 5　基于混合數(shù)據(jù)的遺傳分類算法                  
     7. 4　數(shù)據(jù)挖掘的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法                  
         7. 4. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)                  
         7. 4. 2　幾個(gè)常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)                  
         7. 4. 3　非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及其學(xué)習(xí)算法                  
 第8章　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用                  
     8. 1　需求分析                  
         8. 1. 1　環(huán)境分析                  
         8. 1. 2　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)分析                  
 　      8. 1. 3　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的分析主題                  
   　    8. 1. 4　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的具體要求                  
     8. 2　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)                  
     　  8. 2. 1　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)                  
       　8. 2. 2　數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)                  
     8. 3　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移                  
 　      8. 3. 1　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移方案                  
   　    8. 3. 2　數(shù)據(jù)裝載                  
     8. 4　創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集                  
     8. 5　小結(jié)                  
 參考文獻(xiàn)