《数据仓库与数据挖掘》是一本深入探讨数据仓库和数据挖掘技术的实用指南。该书共分为12个章节,从基础知识开始,逐步探讨其核心内容。首先,读者将了解数据仓库的基本概念和架构,包括其存储和处理方式。接着,书中的章节将深入讲解数据仓库系统的设计与开发,让读者掌握构建方法。
在数据挖掘方面,作者以实践为主,介绍了一系列关键技术,如关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法等。每一项技术,作者都会首先阐述其理论原理,然后通过实例演示如何应用这些算法解决实际问题。特别地,书中选用Microsoft SQL Server 2005作为平台,进行操作演示,使学习过程更具实操性。
《数据仓库与数据挖掘》强调理论与实践相结合,旨在帮助读者真正理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心技能。通过学习书中的实例,读者将能够将所学知识运用到实际工作中,实现学以致用,提升数据分析和决策支持的能力。
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