數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用

定　價(jià)：￥26.00

作　者：	陳燕編著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等院校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)系列教材
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

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ISBN：	9787302235927	出版時(shí)間：	2011-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	243	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》系統(tǒng)詳細(xì)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景、技術(shù)、多種相關(guān)方法及具體應(yīng)用，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述，數(shù)據(jù)采集、集成與預(yù)處理技術(shù)，多維數(shù)據(jù)分析與組織，預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用，關(guān)聯(lián)規(guī)則模型及應(yīng)用，聚類分析方法與應(yīng)用，粗糙集方法與應(yīng)用，遺傳算法與應(yīng)用，基于模糊理論的模型與應(yīng)用，灰色系統(tǒng)理論與方法，基于數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)推理。《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》可作為管理科學(xué)與工程、信息科學(xué)與技術(shù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘及知識(shí)管理等相關(guān)課程的教材或參考資料，同時(shí)本書有助于相關(guān)的專業(yè)研究人員提升數(shù)據(jù)挖掘的枝巧和開(kāi)拓新的研究方向。

作者簡(jiǎn)介

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圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)挖掘概述
　1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘定義與解釋
    1.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義與解釋
    1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的定義與解釋
　1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)
    1.2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)之間的關(guān)系
    1.2.2 數(shù)據(jù)?庫(kù)系統(tǒng)模式
　1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中多維數(shù)據(jù)組織的形式化定義與描述
　1.4 數(shù)據(jù)挖掘方法與研究體系
    1.4.1 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的發(fā)展與結(jié)構(gòu)
    1.4.2 數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)與工具
    1.4.3 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用及發(fā)展
　1.5 小結(jié)
    思考題
第2章數(shù)據(jù)采集、集成與預(yù)處理技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)采集的對(duì)象
2.2 數(shù)據(jù)集成技術(shù)與方法
    2.2.1 3G與M1S的集成模式
    2.2.2 異構(gòu)數(shù)據(jù)集成的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
　2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與方法
    2.3.1 數(shù)據(jù)清理的方法
    2.3.2 數(shù)據(jù)融合的方法
    2.3.3 數(shù)據(jù)變換的方法
    2.3.4 數(shù)據(jù)歸約的方法
　2.4 基于樣本數(shù)據(jù)劃分的通用數(shù)據(jù)挖掘模型系統(tǒng)
　2.5 中間件技術(shù)
    2.5.1 中間件技術(shù)的定義與作用
    2.5.2 中間件技術(shù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用
　2.6 小結(jié)
    思考題
第3章多維數(shù)據(jù)分析與組織
3.1 多維數(shù)據(jù)分析概述
    3.1.1 聯(lián)機(jī)分析處理的定義和特點(diǎn)
　　……
第4章　預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用
第5章　關(guān)聯(lián)規(guī)則模型及應(yīng)用
第6章　聚類分析方法與應(yīng)用
第7章　粗糙集方法與應(yīng)用
第8章　遺傳算法與應(yīng)用
第9章　基于模糊理論的模型與應(yīng)用　
第10章　灰色系統(tǒng)理論與方法
第11章　基于數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)推理
參考文獻(xiàn)