数据仓库与数据挖掘的内容简介
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《数据仓库与数据挖掘》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法,全书共分为12章明败,主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网激氏颤络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。《数核缺据仓库与数据挖掘》既重视理论知识的讲解,又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础,之后利用算法去解决实例中给出的任务,而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法,《数据仓库与数据挖掘》都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。《数据仓库与数据挖掘》通过对具体实例的学习和实践,使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点,达到学以致用的目的。
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