數據倉庫與數據挖掘實踐 [Data Warehouse and Data Mining Practice and Application] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李春葆，李石君，李筱馳 著

圖書標籤:

• 數據倉庫
• 數據挖掘
• 商業智能
• 數據分析
• 數據建模
• ETL
• OLAP
• 機器學習
• Python
• SQL

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121244926

版次：1

商品編碼：11581195

包裝：平裝

外文名稱：Data Warehouse and Data Mining Practice and Application

開本：16開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：355

字數：588800

正文

編輯推薦

　　《數據倉庫與數據挖掘實踐》力求繁中取簡，讓讀者易學易懂：信息係統安全等級保護標準比較多，覆蓋瞭等級保護的各個階段，並且對每個保護等級都做瞭詳細的規定和描述，閱讀起來難免有些眼花繚亂，不易理解和掌握。本書對相關標準進行瞭梳理，主要以第三級係統安全保護為主綫來介紹等級保護的原理和方法，為進一步掌握和運用相關標準打下良好的基礎。

內容簡介

　　《數據倉庫與數據挖掘實踐》係統地介紹瞭數據倉庫和數據挖掘技術，全本由兩部分組成，第1章到第3章介紹數據倉庫的基本概念和相關技術，第4章到第11章介紹數據挖掘的基本概念和各種算法，包括數據倉庫構建、OLAP技術、分類方法、聚類方法、關聯分析、序列模式挖掘方法、迴歸和時序分析、粗糙集理論、文本挖掘、Web挖掘和空間數據挖掘方法等。
　　《數據倉庫與數據挖掘實踐》既注重原理，又注重實踐，配有大量圖錶、示例和練習題，內容豐富，概念講解清楚，錶達嚴謹，邏輯性強，語言精練，可讀性好。
　　《數據倉庫與數據挖掘實踐》既便於教師課堂講授，又便於自學者閱讀。適閤作為高等院校高年級學生和研究生“數據倉庫和數據挖掘”或“數據挖掘算法”課程的教材。

作者簡介

　　李春葆，武漢大學計算機學院教授，主持和參加3S係統集成關鍵技術的研究（國傢自然科學基金重點科技攻關項目，49631050）、城市地理信息係統標準規範的研究（國傢測繪局項目）、伊藤算法及其在動態仿真優化中的理論研究(60873114/F020102)、湖北省財政廳三查管理信息係統、湖北省財政廳外匯管理信息係統、湖北省財政廳財政監督管理信息係統、武漢英華ERP係統等項目。

內頁插圖

目錄

第1章 數據倉庫概述
1.1 數據倉庫及其曆史
1.1.1 數據庫技術的發展
1.1.2 什麼是數據倉庫
1.2 數據倉庫係統及其開發工具
1.2.1 數據倉庫係統的組成
1.2.2 ETL
1.2.3 數據倉庫和數據集市的關係
1.2.4 元數據及其管理
1.3 數據倉庫係統開發工具
1.4 數據倉庫與操作型數據庫的關係
1.4.1 從數據庫到數據倉庫
1.4.2 數據倉庫為什麼是分離的
1.4.3 數據倉庫與操作型數據庫的對比
1.4.4 ODS
1.5 商務智能與數據倉庫的關係
練習題1
思考題1

第2章 數據倉庫設計
2.1 數據倉庫設計概述
2.1.1 數據倉庫設計原則
2.1.2 數據倉庫構建模式
2.1.3 數據倉庫設計步驟
2.2 數據倉庫的規劃和需求分析
2.2.1 數據倉庫的規劃
2.2.2 數據倉庫的需求分析
2.3 數據倉庫的建模
2.3.1 多維數據模型及相關概念
2.3.2 多維數據模型的實現
2.3.3 數據倉庫建模的主要工作
2.3.4 幾種常見的基於關係數據庫的多維數據模型
2.4 數據倉庫的物理模型設計
2.4.1 確定數據的存儲結構
2.4.2 確定索引策略
2.4.3 確定存儲分配
2.5 數據倉庫的部署和維護
2.5.1 數據倉庫的部署
2.5.2 數據倉庫的維護
2.6 一個簡單的數據倉庫SDWS設計示例
2.6.1 SDWS的需求分析
2.6.2 SDWS的建模
2.6.3 基於SQLServer2008設計SDWS
練習題2
思考題2

第3章 OLAP技術
3.1 OLAP概述
3.1.1 什麼是OLAP
3.1.2 OLAP技術的特性
3.1.3 OLAP和OLTP的區彆
3.1.4 數據倉庫與OLAP的關係
3.1.5 OLAP分類
3.2 OLAP的多維數據模型
3.2.1 多維數據模型的定義
3.2.2 OLAP的基本分析操作
3.2.3 一個簡單的多維數據模型
3.3 OLAP實現
3.3.1 數據立方體的有效計算
3.3.2 索引OLAP數據
3.3.3 OLAP查詢的有效處理
練習題3
思考題3

第4章 數據挖掘概述
4.1 什麼是數據挖掘
4.1.1 數據挖掘的定義
4.1.2 數據挖掘的知識錶示
4.1.3 數據挖掘的主要任務
4.1.4 數據挖掘的發展
4.1.5 數據挖掘的對象
4.1.6 數據挖掘的分類
4.1.7 數據挖掘與數據倉庫及OLAP的關係
4.1.8 數據挖掘的應用
4.2 數據挖掘係統
4.2.1 數據挖掘係統的結構
4.2.2 數據挖掘係統的設計
4.2.3 常用的數據挖掘係統及其發展
4.3 數據挖掘過程
4.3.1 數據挖掘步驟
4.3.2 數據清理
4.3.3 數據集成
4.3.4 數據變換
4.3.5 數據歸約
4.3.6 離散化和概念分層生成
4.3.7 數據挖掘的算法
4.4 數據挖掘的未來展望
練習題4
思考題4

第5章 關聯分析
5.1 關聯分析的概念
5.1.1 事務數據庫
5.1.2 關聯規則及其度量
5.1.3 頻繁項集
5.1.4 挖掘關聯規則的基本過程
5.2 Apriori算法
5.2.1 Apriori性質
5.2.2 Apriori算法
5.2.3 由頻繁項集産生關聯規則
5.2.4 提高Apriori算法的有效性
5.2.5 非二元屬性的關聯規則挖掘
5.3 頻繁項集的緊湊錶示
5.3.1 最大頻繁項集
5.3.2 頻繁閉項集
5.4 FP-growth算法
5.4.1 FP-growth算法框架
5.4.2 FP樹構造
5.4.3 由FP樹産生頻繁項集
5.5 多層關聯規則的挖掘
5.5.1 多層關聯規則的挖掘概述
5.5.2 多層關聯規則的挖掘算法
5.5.3 多維關聯規則
5.6 其他類型的關聯規則
5.6.1 基於約束的關聯規則
5.6.2 負關聯規則
5.7 SQLServer挖掘關聯規則的示例
5.7.1 建立DM數據庫
5.7.2 建立關聯挖掘項目
5.7.3 部署關聯挖掘項目並瀏覽結果
練習題5
思考題5

第6章 序列模式挖掘
6.1 序列模式挖掘概述
6.1.1 序列數據庫
6.1.2 序列模式挖掘算法
6.2 Apriori類算法
6.2.1 AprioriAll算法
6.2.2 AprioriSome算法
6.2.3 DynamicSome算法
6.2.4 GSP算法
6.2.5 SPADE算法
6.3 模式增長框架的序列挖掘算法
6.3.1 FreeSpan算法
6.3.2 PrefixSpan算法
練習題6
思考題6

第7章 分類方法
7.1 分類過程
7.1.1 學習階段
7.1.2 分類階段
7.2 k-最鄰近分類算法
7.3 決策樹分類算法
7.3.1 決策樹
7.3.2 建立決策樹的ID3算法
7.3.3 建立決策樹的C4.5 算法
7.4 貝葉斯分類算法
7.4.1 貝葉斯分類概述
7.4.2 樸素貝葉斯分類
7.4.3 樹增強樸素貝葉斯分類
7.5 神經網絡算法
7.5.1 生物神經元和人工神經元
7.5.2 人工神經網絡
7.5.3 前饋神經網絡用於分類
7.5.4 SQLServer中神經網絡分類示例
7.6 支持嚮量機
7.6.1 綫性可分時的二元分類問題
7.6.2 綫性不可分時的二元分類問題
練習題7
思考題7

第8章 迴歸分析和時序挖掘
8.1 綫性和非綫性迴歸分析
8.1.1 一元綫性迴歸分析
8.1.2 多元綫性迴歸分析
8.1.3 非綫性迴歸分析
8.2 邏輯迴歸分析
8.2.1 邏輯迴歸原理
8.2.2 邏輯迴歸模型
8.2.3 SQL Server中邏輯迴歸分析示例
8.3 時序分析模型
8.3.1 時序分析概述
8.3.2 時序預測的常用方法
8.3.3 迴歸分析與時序分析的關係
8.3.4 確定性時序模型
8.3.5 隨機時序模型
8.3.6 SQL Server建立隨機時序模型示例
8.4 時序的相似性搜索
8.4.1 相似性搜索的概念
8.4.2 完全匹配
8.4.3 基於離散傅裏葉變換的子序列匹配
8.4.4 基於規範變換的子序列匹配
練習題8
思考題8

第9章 粗糙集理論
9.1 粗糙集理論概述
9.1.1 粗糙集理論的産生
9.1.2 粗糙集理論的特點
9.1.3 粗糙集理論在數據挖掘中的應用
9.2 粗糙集理論中的基本概念
9.2.1 集閤的基本概念
9.2.2 信息係統和粗糙集
9.2.3 分類的近似度量
9.3 信息係統的屬性約簡
9.3.1 約簡和核
9.3.2 分辨矩陣求核
9.4 決策錶及其屬性約簡
9.4.1 決策錶及相關概念
9.4.2 決策錶的屬性約簡算法
9.5 決策錶的值約簡及其算法
9.5.1 決策規則及其簡化
9.5.2 決策規則的極小化
9.6 粗糙集在數據挖掘中的應用示例
練習題9
思考題9

第10章 聚類方法
10.1 聚類概述
10.1.1 什麼是聚類
10.1.2 相似性測度
10.1.3 聚類過程
10.1.4 聚類算法的評價
10.1.5 聚類方法的分類
10.1.6 聚類分析在數據挖掘中的應用
10.1.7 聚類算法的要求
10.2 基於劃分的聚類算法
10.2.1 k-均值算法
10.2.2 k-中心點算法
10.3 基於層次的聚類算法
10.3.1 層次聚類算法概述
10.3.2 DIANA算法和AGNES算法
10.3.3 BIRCH算法
10.3.4 CURE算法
10.3.5 ROCK算法
10.3.6 Chameleon算法
10.4 基於密度的聚類算法
10.4.1 DBSCAN算法
10.4.2 OPTICS算法
10.5 基於網格的聚類算法
10.5.1 STING算法
10.5.2 Wave Cluster算法
10.5.3 CLIQUE算法
10.6 基於模型的聚類算法
10.6.1 EM算法
10.6.2 COBWEB算法
10.7 離群點分析
10.7.1 離群點概述
10.7.2 常見的離群點檢測方法
練習題10
思考題10

第11章 其他挖掘方法
11.1 文本挖掘
11.1.1 文本挖掘概述
11.1.2 數據預處理技術
11.1.3 文本結構分析
11.1.4 文本分類
11.1.5 文本聚類
11.1.6 文本摘要
11.1.7 文本關聯分析
11.2 Web挖掘
11.2.1 Web挖掘概述
11.2.2 Web結構挖掘
11.2.3 Web內容挖掘
11.2.4 Web使用挖掘
11.2.5 Web挖掘的發展方嚮
11.3 空間數據挖掘
11.3.1 空間數據概述
11.3.2 空間數據立方體和空間OLAP
11.3.3 空間數據挖掘方法
練習題11
思考題11
附錄A常用的優化方法
參考文獻

前言/序言

《數據倉庫與數據挖掘實踐》 內容梗概 本書深入剖析瞭數據倉庫和數據挖掘領域的核心概念、關鍵技術與實際應用。從數據倉庫的構建基礎，到數據挖掘的算法原理，再到兩者在實際業務場景中的融閤應用，本書提供瞭一個全麵而係統的知識體係。 第一部分：數據倉庫構建與管理 本部分著重於數據倉庫的生命周期管理，為讀者構建一個堅實的數據倉庫基礎。 數據倉庫概述：我們將從根本上理解數據倉庫的定義、目標、優勢以及與傳統數據庫的區彆。探討其在企業決策支持、BI（商業智能）等方麵的關鍵作用，以及其不同於OLTP（聯機事務處理）係統的架構特點。 數據倉庫建模：這是數據倉庫設計的核心。我們將詳細介紹維度建模，包括星型模型、雪花模型以及星座模型的構建方法、優缺點及適用場景。學習如何識彆事實錶和維度錶，設計度量、層次結構和緩慢變化的維度（SCD），確保模型能夠高效支持分析查詢。此外，還將觸及數據倉庫的範式建模（3NF）及其在某些場景下的應用。 ETL（抽取、轉換、加載）過程：ETL是連接源係統和數據倉庫的橋梁，其效率和準確性直接影響數據倉庫的質量。我們將深入講解ETL的三個核心階段： 數據抽取：探討從各種異構數據源（如關係型數據庫、文件、API等）抽取數據的策略和技術，包括全量抽取、增量抽取、CDC（變更數據捕獲）等。 數據轉換：這是ETL中最復雜的部分。我們將學習數據清洗、數據集成、數據標準化、數據去重、數據聚閤、數據計算等關鍵轉換技術。重點關注如何處理數據質量問題，如缺失值、異常值、不一緻數據，並介紹常見的轉換規則和業務邏輯實現。 數據加載：講解如何將轉換後的數據高效地加載到數據倉庫中，包括全量加載、增量加載、插入、更新、刪除等操作。探討性能優化技術，如批量加載、索引策略、分區等。 數據倉庫架構與技術：我們將分析不同類型的數據倉庫架構，如企業數據倉庫（EDW）、數據集市（Data Mart）和操作型數據存儲（ODS）。介紹雲數據倉庫（如Snowflake, Redshift, BigQuery）的優勢和典型應用，以及傳統本地部署架構的考量。探討相關技術棧，包括數據倉庫硬件、數據庫管理係統（DBMS）、ETL工具（如Informatica, Talend, SSIS, Kettle）和BI工具（如Tableau, Power BI, QlikView）。 數據倉庫性能調優與管理：為瞭保證數據倉庫的響應速度和可用性，性能優化至關重要。我們將討論索引設計、分區策略、物化視圖、查詢優化、數據庫配置調優等。同時，還會涉及數據倉庫的安全管理、備份恢復、災難恢復以及數據生命周期管理。 第二部分：數據挖掘基礎與算法 本部分將帶領讀者走進數據挖掘的廣闊世界，掌握各種經典算法及其原理。 數據挖掘概述：介紹數據挖掘的定義、目標、過程（CRISP-DM等模型），以及它在商業、科學、社會等各個領域的廣泛應用。強調數據挖掘的目標是從海量數據中發現有價值的模式、知識和洞察。 數據預處理：高質量的數據是成功數據挖掘的前提。本節將詳細講解數據預處理的重要性，並介紹關鍵技術： 數據清洗：處理缺失值（填充、刪除）、噪聲數據（平滑、聚類）、異常值（識彆、處理）。 數據集成：將來自多個數據源的數據閤並到一個一緻的數據存儲中。 數據變換：數據規範化（Min-Max, Z-Score）、數據離散化（分桶、分箱、基於樹的離散化）、特徵構建（組閤、派生）。 數據約簡：維度約簡（PCA, LDA）、樣本約簡（抽樣、聚類）、屬性選擇。 關聯規則挖掘：這是數據挖掘中最經典的應用之一，常用於分析購物籃中的商品關聯性。我們將學習： Apriori算法：理解其如何通過迭代地發現頻繁項集來生成關聯規則。 FP-Growth算法：學習其如何利用FP-tree數據結構高效地發現頻繁項集，通常比Apriori算法更快速。 度量與評估：掌握支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）等關鍵度量指標，用於評估關聯規則的有效性。 分類算法：根據已知類彆的訓練數據，預測新數據的類彆。我們將重點介紹： 決策樹：學習ID3, C4.5, CART等算法，理解如何通過信息增益、增益率、基尼不純度等指標構建樹結構。 樸素貝葉斯：理解其基於貝葉斯定理的概率分類方法，以及“樸素”假設的作用。 支持嚮量機（SVM）：學習其如何在高維空間中找到最優超平麵進行分類，理解核函數的作用。 K近鄰（KNN）：掌握其基於距離的分類思想。 集成學習：介紹Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等方法，如何組閤多個弱學習器來構建強大的分類器。 聚類算法：將數據分成不同的簇，使得同一簇內的數據相似度高，不同簇間的數據相似度低。我們將深入學習： K-Means算法：理解其基於質心迭代優化的方法。 層次聚類：介紹凝聚型和分裂型層次聚類方法。 DBSCAN：學習其基於密度的聚類方法，能夠發現任意形狀的簇。 聚類評估：掌握輪廓係數（Silhouette Coefficient）、Calinski-Harabasz指數等評估指標。 迴歸算法：預測連續數值型的目標變量。我們將重點介紹： 綫性迴歸：包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸，理解最小二乘法。 多項式迴歸：如何擬閤非綫性關係。 嶺迴歸與Lasso迴歸：瞭解正則化技術在防止過擬閤中的作用。 異常檢測（離群點檢測）：識彆數據集中與大部分數據顯著不同的數據點。除瞭前麵提到的聚類方法，還將介紹基於統計學、基於距離、基於密度的異常檢測技術。 序列模式挖掘：發現數據序列中具有統計意義的子序列。 文本挖掘基礎：介紹文本數據的預處理（分詞、停用詞、詞乾提取）以及文本分類、情感分析等基本應用。 第三部分：數據倉庫與數據挖掘的融閤應用 本部分將展示如何將數據倉庫的堅實基礎與數據挖掘的強大分析能力相結閤，解決實際業務問題。 商業智能（BI）與數據倉庫：深入探討BI的組成部分，如報錶、儀錶盤、OLAP（聯機分析處理）立方體，以及它們如何利用數據倉庫提供多維度的分析和決策支持。 數據挖掘在業務場景中的應用： 客戶關係管理（CRM）：客戶細分、客戶流失預測、交叉銷售與嚮上銷售、客戶生命周期價值（CLV）預測。 市場營銷：廣告精準投放、營銷活動效果評估、産品推薦係統。 金融行業：欺詐檢測、信用評分、風險管理、股票市場預測。 零售業：銷售預測、庫存管理、商品定價優化、購物籃分析。 醫療保健：疾病預測、藥物研發、患者管理。 製造業：生産過程優化、設備故障預測、質量控製。 數據倉庫與數據挖掘的集成實踐： 構建分析型數據倉庫：如何設計數據模型以更好地支持數據挖掘任務。 從數據倉庫中提取特徵：如何將數據倉庫中的維度和度量轉化為數據挖掘模型所需的輸入特徵。 模型部署與集成：如何將訓練好的數據挖掘模型嵌入到BI平颱或業務流程中，實現實時或近實時分析。 迭代與反饋：強調數據挖掘是一個持續迭代的過程，模型的錶現需要不斷監控和優化，並根據業務反饋調整模型和數據倉庫。 大數據環境下的數據倉庫與數據挖掘：探討Hadoop、Spark等大數據技術在處理海量數據方麵的應用，以及如何構建Hadoop生態下的數據倉庫（如Hive, Impala）和數據挖掘平颱（如Spark MLlib）。 數據科學與數據挖掘的未來趨勢：展望機器學習、深度學習、人工智能在數據分析領域的進一步發展，以及數據倫理、數據隱私等新興話題。 通過本書的學習，讀者將能夠係統地掌握數據倉庫的設計、構建和管理技能，並能夠熟練運用各種數據挖掘算法來發現數據中的隱藏價值，最終將這些洞察轉化為實際的業務決策和競爭優勢。本書內容既有理論深度，又貼閤實踐需求，適閤數據倉庫工程師、數據分析師、數據科學傢、BI開發人員以及對數據分析和挖掘技術感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，一種沉穩而專業的風格，讓我立刻對它産生瞭興趣。書名“數據倉庫與數據挖掘實踐”直觀地錶明瞭其內容核心，對於我這樣希望係統性學習並應用這些技術的讀者來說，無疑是一個巨大的誘惑。我之前接觸過一些零散的關於數據倉庫和數據挖掘的概念，但始終缺乏一個完整的框架和實踐指導。翻開這本書，我首先被清晰的章節劃分和循序漸進的講解方式所打動。作者似乎非常理解初學者的睏境，從基礎概念的引入，到復雜算法的剖析，都做到瞭條理分明，易於理解。特彆是書中對數據倉庫生命周期各個階段的詳細闡述，包括需求分析、設計、ETL過程、數據加載以及維護，都給予瞭足夠多的篇幅和深入的講解。對於ETL過程中可能遇到的各種挑戰，比如數據清洗、轉換和集成，書中提供瞭切實可行的解決方案和經典的案例分析，這對我實際工作中處理海量、異構數據非常有指導意義。此外，書中對於數據挖掘的算法介紹，也並非停留在理論層麵，而是結閤瞭具體的應用場景，例如客戶細分、欺詐檢測、市場籃子分析等，讓抽象的算法變得生動具體。我特彆期待書中關於決策樹、聚類、關聯規則等經典算法在實際應用中的詳細講解，相信能幫助我更好地理解和運用這些工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜在於其“實踐”二字所蘊含的豐富內容。我是一名在實際工作中長期與數據打交道的數據分析師，深知理論知識的掌握固然重要，但缺乏實踐指導往往是阻礙技術落地的一大瓶頸。這本書恰恰彌補瞭這一點。它不僅僅是羅列枯燥的理論，而是通過大量真實的案例和詳盡的操作步驟，將數據倉庫的構建過程和數據挖掘的應用場景一一呈現。從如何選擇閤適的數據倉庫模型，到如何進行高效的ETL流程設計，再到如何利用各種挖掘算法從數據中提煉有價值的信息，書中幾乎涵蓋瞭從頭到尾的完整流程。我特彆欣賞書中對於各種工具和技術的介紹，例如SQL語句在數據抽取和轉換中的應用，以及一些主流數據挖掘軟件的使用技巧。這些細節對於我這樣需要快速將知識轉化為生産力的人來說，簡直是無價之寶。書中對案例的剖析也非常深入，不僅僅是給齣結果，更是詳細講解瞭每一個步驟背後的邏輯和考量，讓我能夠舉一反三，在麵對自己的實際問題時，也能找到解決思路。總而言之，這本書是我在數據倉庫和數據挖掘領域尋找的“實戰寶典”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能和大數據技術充滿好奇心的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹數據倉庫和數據挖掘知識的書籍。終於，我找到瞭這本書——《數據倉庫與數據挖掘實踐》。這本書的結構安排非常閤理，從基礎概念的普及，到核心技術的深入講解，再到實際應用的展示，層層遞進，讓我能夠逐步建立起對這一領域的整體認知。書中對於數據倉庫的講解，不僅僅限於其技術架構，更深入探討瞭數據倉庫在企業決策支持中的核心作用，以及如何根據業務需求進行閤理的設計。在數據挖掘方麵，書中對各種經典算法的介紹，例如分類、迴歸、聚類、關聯分析等，都配以清晰的圖示和通俗易懂的語言，即使是沒有深厚數學背景的讀者也能輕鬆理解其原理。更重要的是，書中還提供瞭大量的實踐案例，涵蓋瞭金融、零售、醫療等多個行業，讓我能夠直觀地感受到數據挖掘技術在不同領域的應用價值。例如，書中關於客戶流失預測的案例，讓我看到瞭數據挖掘在提升客戶忠誠度方麵的重要作用。我特彆期待書中關於數據預處理和特徵工程的內容，因為我知道這是數據挖掘項目中至關重要的一步。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價，更多的是從一個正在學習並希望將所學知識轉化為實際應用的角度齣發。這本書的名稱“數據倉庫與數據挖掘實踐”就直接點明瞭其核心價值，這正是許多理論書籍所缺乏的。當我拿到這本書時，我首先被其詳實的目錄所吸引，它清晰地勾勒齣瞭從數據倉庫基礎概念到數據挖掘高級應用的完整脈絡。書中在講解數據倉庫的構建時，不僅闡述瞭其概念和模型，更重點介紹瞭ETL（抽取、轉換、加載）這一關鍵過程，並提供瞭大量的實際操作指導，這對於我這樣需要親手搭建數據倉庫的人來說，具有極高的參考價值。而在數據挖掘的部分，作者並沒有止步於理論公式的堆砌，而是著重於介紹各種算法在實際問題中的應用。比如，在講解關聯規則時，書中列舉瞭超市購物籃分析的經典案例，讓我能夠清晰地理解“購買A的顧客也很可能購買B”這樣的洞察是如何産生的，以及如何將其應用於商品推薦和庫存管理。我對書中關於決策樹和支持嚮量機（SVM）在分類問題中的應用尤其感興趣，希望能從中學習到如何更好地進行特徵選擇和模型調優。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的價值在於其將復雜抽象的技術概念，通過“實踐”這個關鍵詞，落地到讀者能夠理解和應用的層麵。作為一名希望在實際工作中運用數據倉庫和數據挖掘技術的工程師，我一直在尋找一本既有理論深度，又有實踐指導的書籍。這本書就很好地滿足瞭我的需求。書中對數據倉庫的設計原則，如星型模型和雪花模型，都有清晰的闡述，並且在ETL過程中，對於數據清洗、轉換和集成的常見問題，提供瞭非常實用的處理方法和建議，這對於我在實際項目中遇到的數據質量問題非常有幫助。而在數據挖掘的部分，作者的講解方式更是貼近實際應用。例如，書中對聚類算法的應用，不僅僅是介紹K-means等算法原理，更詳細地探討瞭如何通過聚類來發現隱藏在海量用戶數據中的不同群體，並為個性化營銷提供支持。我特彆期待書中關於異常檢測的章節，因為在很多領域，及時發現和處理異常數據對於保障係統穩定和業務安全至關重要。總的來說，這本書是一本不可多得的“上手”指南。

評分☆☆☆☆☆

幫同事買

評分☆☆☆☆☆

公司要求完成數據倉庫項目建庫工作，

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

韆萬的韆萬多渠道萬韆瓦

評分☆☆☆☆☆

好書大傢讀好書大傢讀好書大傢讀

評分☆☆☆☆☆

這是本2014年的書，不涉及圖數據庫挖掘隻涉及關係型數據庫建設與挖掘。對於當下兩者融閤的情況，有指導意義。比看一本厚書效率來得高

評分☆☆☆☆☆

實用。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

寫論文必備，將理論和實踐很好的聯係到一起。

評分☆☆☆☆☆

不錯，不錯，非常不錯的。。