讀書筆記模板數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)原理及應(yīng)用01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)倉庫原理數(shù)據(jù)系統(tǒng)技術(shù)技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用算法習(xí)題小結(jié)第章分析關(guān)聯(lián)基本概念技術(shù)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書從邏輯層次上分為導(dǎo)論、原理、技術(shù)和實踐四大部分，第1~2章是導(dǎo)論部分，介紹了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，及其最新應(yīng)用情況。第3~9章是原理部分，介紹了數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本原理以及算法。第10~14章是技術(shù)部分，系統(tǒng)介紹了OLAP分析功能、多維數(shù)據(jù)集設(shè)計、維度和指標的建立、MDX語言的應(yīng)用、多維數(shù)據(jù)集的優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘和管理技術(shù)。第15章是實踐部分，以一個實際的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)開發(fā)項目為背景，詳細介紹了該系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計和模型設(shè)計。讀書筆記讀書筆記本以為只有國外翻譯過來的書啰嗦，車轱轆話連著講，看了這個猛然醒悟，原來國內(nèi)教材也是這樣。本書前三分之一，一直在和（數(shù)據(jù)庫＋統(tǒng)計學(xué)）模式較勁；第二個三分之一，講述了（數(shù)據(jù)倉庫+數(shù)據(jù)挖掘）的各種原理及美好前景；后三分之一講新模式的現(xiàn)實應(yīng)用，雖然理想很豐滿，但也指出了現(xiàn)實很骨感。精彩摘錄精彩摘錄數(shù)據(jù)倉庫是為提高分析和決策的效率和有效性，按照決策支持的需要對相關(guān)數(shù)據(jù)進行重新組織、建立單獨的分析處理環(huán)境而出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)存儲和組織技術(shù)目錄分析1.1從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫1.3關(guān)聯(lián)學(xué)科和技術(shù)介紹1.2數(shù)據(jù)挖掘第1章數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述1.4數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品介紹本章習(xí)題本章小結(jié)第1章數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述1.1從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫1.1.1數(shù)據(jù)庫遇到的困境1.1.2操作型系統(tǒng)和分析型系統(tǒng)的分離1.1.3數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)生1.1.4傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別1.2數(shù)據(jù)挖掘1.2.1數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生1.2.2數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程1.2.3數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)系1.3關(guān)聯(lián)學(xué)科和技術(shù)介紹1.3.1統(tǒng)計學(xué)1.3.2人工智能技術(shù)與機器學(xué)習(xí)1.3.3商業(yè)智能1.3.4OLAP（OnlineAnalyticalProcess，聯(lián)機分析處理）1.4數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品介紹1.4.1BusinessObjects1.4.2Oracle1.4.3IBM1.4.4Sybase1.4.5Informix1.4.6NCR1.4.7SAS1.4.8CA2.1金融行業(yè)的應(yīng)用2.2通信與安全行業(yè)的應(yīng)用2.3生產(chǎn)制造與零售行業(yè)2.4醫(yī)療與生物醫(yī)學(xué)行業(yè)第2章數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展2.5其他行業(yè)2.6數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢本章小結(jié)本章習(xí)題第2章數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展2.1金融行業(yè)的應(yīng)用2.1.1銀行2.1.2證券2.1.3保險2.2通信與安全行業(yè)的應(yīng)用2.2.1電信2.2.2信息安全2.3生產(chǎn)制造與零售行業(yè)2.3.1生產(chǎn)制造2.3.2零售2.4醫(yī)療與生物醫(yī)學(xué)行業(yè)2.4.1醫(yī)療2.4.2生物醫(yī)學(xué)2.5其他行業(yè)2.5.1公安2.5.2稅務(wù)2.5.3競技運動2.6數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢2.6.1數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展趨勢2.6.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢3.1數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)3.2數(shù)據(jù)倉庫的基本概念3.3數(shù)據(jù)倉庫的特點3.4數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織3.5數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)管理12345第3章數(shù)據(jù)倉庫的基本原理本章習(xí)題本章小結(jié)第3章數(shù)據(jù)倉庫的基本原理3.1數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)3.1.1數(shù)據(jù)倉庫體系的三個層次3.1.2數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)的基本特點3.1.3數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)的計算模式3.2數(shù)據(jù)倉庫的基本概念3.2.1數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)3.2.2數(shù)據(jù)倉庫處理過程中的關(guān)鍵名詞3.2.3數(shù)據(jù)集市（DataMart）3.3數(shù)據(jù)倉庫的特點3.3.1面向主題3.3.2數(shù)據(jù)的集成性3.3.3數(shù)據(jù)的非易失性3.3.4數(shù)據(jù)的時變性3.4數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織3.4.1數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)3.4.2數(shù)據(jù)的顆粒度3.4.3數(shù)據(jù)的分割3.4.4數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織形式3.4.5數(shù)據(jù)追加技術(shù)3.4.6數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)清理3.5數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)管理3.5.1元數(shù)據(jù)的管理3.5.2外部數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的管理4.1OLAP的體系結(jié)構(gòu)4.2OLAP中的基本概念4.3OLAP的基本特征與功能4.4OLAP的分類4.5OLAP的展現(xiàn)12345第4章OLAP的基本原理本章習(xí)題本章小結(jié)第4章OLAP的基本原理4.2OLAP中的基本概念4.2.1OLAP設(shè)計的基本術(shù)語4.2.2OLAP服務(wù)管理的基本術(shù)語4.2.3OLAP與數(shù)據(jù)倉庫、OLTP的關(guān)系4.3OLAP的基本特征與功能4.3.1OLAP的基本特征4.3.2OLAP的基本功能4.4OLAP的分類4.4.1MOLAP4.4.2ROLAP4.4.3HOLAP（HybridOLAP）4.4.4MOLAP與ROLAP的比較4.5OLAP的展現(xiàn)4.5.1OLAP的展現(xiàn)方式4.5.2OLAP的展現(xiàn)方法5.1數(shù)據(jù)挖掘的概念5.2數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)5.3數(shù)據(jù)挖掘的基本功能5.4數(shù)據(jù)挖掘的對象5.5數(shù)據(jù)挖掘的步驟與過程模型12345第5章數(shù)據(jù)挖掘的基本原理5.6數(shù)據(jù)挖掘的分類本章習(xí)題本章小結(jié)第5章數(shù)據(jù)挖掘的基本原理5.1數(shù)據(jù)挖掘的概念5.1.1數(shù)據(jù)挖掘的形式化定義5.1.2數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)定義5.1.3數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)定義5.1.4數(shù)據(jù)挖掘與OLAP的關(guān)系5.3數(shù)據(jù)挖掘的基本功能5.3.1概念描述5.3.2信息摘要5.3.3信息抽取5.3.4元數(shù)據(jù)挖掘5.5數(shù)據(jù)挖掘的步驟與過程模型5.5.1數(shù)據(jù)挖掘的步驟5.5.2數(shù)據(jù)挖掘的過程模型5.6數(shù)據(jù)挖掘的分類5.6.1關(guān)聯(lián)分析（Association）5.6.2聚類分析（Clustering）5.6.3分類分析（Classification）5.6.4序列分析及時間序列（SequenceAnalysisandTimeSequence）5.6.5其他分析6.1關(guān)聯(lián)規(guī)則的典型應(yīng)用6.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的基本原理6.3關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的使用6.4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的優(yōu)化算法第6章關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法原理與應(yīng)用本章習(xí)題本章小結(jié)第6章關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法原理與應(yīng)用6.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的基本原理6.2.1關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本概念6.2.2挖掘頻繁項集的經(jīng)典算法——Apriori算法6.2.3生成關(guān)聯(lián)規(guī)則6.2.4預(yù)測6.3關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的使用6.3.1關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的參數(shù)6.3.2DMX查詢6.3.3模型內(nèi)容6.3.4解釋模型6.4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的優(yōu)化算法6.4.1AprioriTid算法6.4.2AprioriHybrid算法6.4.3基于粗糙集的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法6.4.4具有自適應(yīng)能力的動態(tài)遞增的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法6.4.5關(guān)聯(lián)規(guī)則的增量式更新算法6.4.6多層關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法6.4.7約束性關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法7.1聚類分析的典型應(yīng)用7.2聚類算法的基本原理7.3聚類分析算法的使用7.4聚類分析方法的優(yōu)化算法第7章聚類分析算法原理與應(yīng)用本章習(xí)題本章小結(jié)第7章聚類分析算法原理與應(yīng)用7.2聚類算法的基本原理7.2.1聚類分析的基本概念7.2.2聚類分析的基本方法7.3聚類分析算法的使用7.3.1聚類分析算法的參數(shù)7.3.2聚類模型的使用7.4聚類分析方法的優(yōu)化算法7.4.1聚類分析的基本優(yōu)化算法7.4.2面向流數(shù)據(jù)和孤立點挖掘的新型聚類算法8.1分類分析算法的典型應(yīng)用8.2分類分析算法的基本原理8.3基于信息論（InformationTheory）的分類分析算法8.4分類與回歸樹算法第8章分類分析算法原理與應(yīng)用本章習(xí)題本章小結(jié)第8章分類分析算法原理與應(yīng)用8.2分類分析算法的基本原理8.2.1分類分析算法的基本概念8.2.2決策樹基本算法介紹8.3基于信息論（InformationTheory）的分類分析算法8.3.1概念與定義8.3.2ID3分類算法8.3.3C4.5分類算法8.4分類與回歸樹算法8.4.1構(gòu)建決策樹8.4.2決策樹修剪（Pruning）8.4.3決策樹評估（Estimate）9.1序列模式分析的典型應(yīng)用9.2序列模式分析的基本原理9.3序列模式分析典型算法的使用9.4序列模式分析的新算法第9章序列模式分析算法原理與應(yīng)用本章習(xí)題本章小結(jié)第9章序列模式分析算法原理與應(yīng)用9.2序列模式分析的基本原理9.2.1序列模式分析的基本概念9.2.2序列模式的發(fā)現(xiàn)步驟9.4序列模式分析的新算法9.4.1基于Apriori的候選碼生成——測試的方法9.4.2基于垂直格式的候選碼生成——測試的方法9.4.3模式增長方法10.1AnalysisManager的配置10.2數(shù)據(jù)源的管理10.3多維數(shù)據(jù)集和維度的創(chuàng)建10.4管理與使用權(quán)限的設(shè)置10.5數(shù)據(jù)庫的存檔與恢復(fù)12345第10章MicrosoftSQLServer2000數(shù)據(jù)倉庫基本操作10.6DTS在數(shù)據(jù)倉庫中的應(yīng)用本章習(xí)題本章小結(jié)第10章MicrosoftSQLServer2000數(shù)據(jù)倉庫基本操作10.1AnalysisManager的配置10.1.1注冊服務(wù)器10.1.2創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫10.2數(shù)據(jù)源的管理10.2.1指定ODBC數(shù)據(jù)源10.2.2指定SQLServer數(shù)據(jù)源10.3多維數(shù)據(jù)集和維度的創(chuàng)建10.3.1創(chuàng)建維度10.3.2創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集10.4管理與使用權(quán)限的設(shè)置10.4.1系統(tǒng)管理員的安全性控制10.4.2數(shù)據(jù)庫角色定義與管理10.4.3多維數(shù)據(jù)集角色的管理10.5數(shù)據(jù)庫的存檔與恢復(fù)10.5.1數(shù)據(jù)庫的存檔10.5.2數(shù)據(jù)庫的恢復(fù)10.6DTS在數(shù)據(jù)倉庫中的應(yīng)用10.6.1DTS概述10.6.2數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出工具10.6.3DTS中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換11.1多維數(shù)據(jù)集的建立11.2多維數(shù)據(jù)集的編輯與管理11.3多維數(shù)據(jù)集的設(shè)計存儲和處理11.4多維數(shù)據(jù)集分析模式的應(yīng)用第11章MicrosoftSQLServer2000OLAP的基本設(shè)計本章習(xí)題本章小結(jié)第11章MicrosoftSQLServer2000OLAP的基本設(shè)計11.1多維數(shù)據(jù)集的建立11.1.1度量值的添加11.1.2時間維度的建立11.1.3雪花模型維度的建立11.1.4星型模型維度的建立11.1.5父子維度的建立11.1.6完成多維數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建11.2多維數(shù)據(jù)集的編輯與管理11.2.1維度的編輯11.2.2多維數(shù)據(jù)集的編輯11.4多維數(shù)據(jù)集分析模式的應(yīng)用11.4.1直接使用“AnalysisManager”進行數(shù)據(jù)瀏覽以及OLAP的實施11.4.2使用Excel作為前端分析工具11.4.3使用OLAP的Web動態(tài)數(shù)據(jù)透視12.1計算成員的建立與應(yīng)用12.2計算單元的應(yīng)用12.3“對策”的建立與應(yīng)用12.4“命名集”的建立與應(yīng)用12.5成員屬性與虛擬維度12345第12章MicrosoftSQLServer2000OLAP的高級設(shè)計12.6多維數(shù)據(jù)集的分區(qū)與合并12.7虛擬多維數(shù)據(jù)集的建立與應(yīng)用12.8鉆取選項的設(shè)置本章小結(jié)本章習(xí)題12345第12章MicrosoftSQLServer2000OLAP的高級設(shè)計12.1計算成員的建立與應(yīng)用12.1.1度量值成員的導(dǎo)出與應(yīng)用12.1.2維度成員的導(dǎo)出與應(yīng)用12.2計算單元的應(yīng)用12.2.1建立計算單元12.2.2編輯計算單元12.4“命名集”的建立與應(yīng)用12.4.1建立命名集12.4.2命名集在MDX中的應(yīng)用12.5成員屬性與虛擬維度12.5.1成員屬性的建立與應(yīng)用12.5.2虛擬維度的建立與應(yīng)用12.6多維數(shù)據(jù)集的分區(qū)與合并12.6.1建立多維數(shù)據(jù)集分區(qū)12.6.2編輯分區(qū)與篩選條件設(shè)置12.6.3分區(qū)的合并12.8鉆取選項的設(shè)置12.8.1鉆取的基本概念12.8.2啟用多維數(shù)據(jù)集的鉆取功能12.8.3給角色提供鉆取權(quán)限13.1MDX概述13.3高級MDX13.2MDX基礎(chǔ)第13章MicrosoftSQLServer2000MDX技術(shù)13.4MicrosoftSQLServer2000MDX示例應(yīng)用程序的使用13.5AnalysisServices中的MDX函數(shù)本章小結(jié)本章習(xí)題第13章MicrosoftSQLServer2000MDX技術(shù)13.1MDX概述13.1.1MDX語句的基本概念和組成元素13.1.2MDX語句與SQL語句的比較13.2MDX基礎(chǔ)13.2.1MDX語句的基本結(jié)構(gòu)13.2.2成員、元組和集合13.2.3軸維度和切片器維度13.2.4建立多維數(shù)據(jù)集上下文13.3高級MDX13.3.1指定單元格屬性13.3.2生成MDX中的命名集13.3.3生成MDX中的計算成員13.3.4生成MDX中的計算單元13.5AnalysisServices中的MDX函數(shù)13.5.1成員函