数据仓库与数据分析教程

**篇 数据仓库技术**章 从数据库到数据仓库1.1 数据仓库产生的原因1.1.1 操作型数据处理1.1.2 分析型数据处理1.1.3 两种数据处理模式的差别1.1.4 数据库系统的局限性1.2 数据仓库的基本概念1.2.1 主题与面向主题1.2.2 数据仓库的其他三个特征1.2.3 数据仓库的功能1.3 数据仓库的体系结构1.3.1 体系结构1.3.2 数据集市小结习题第二章 操作数据存储2.1 什么是ODS2.1.1 ODS的定义及特点2.1.2 ODS的功能和实现机制2.2 DB～ODS～DW体系结构2.2.1 ODS与DW2.2.2 DB～ODS～DW三层体系结构小结习题第三章 数据仓库中的数据及组织3.1 数据仓库中的数据组织3.2 数据仓库中数据的追加3.3 数据仓库中的元数据3.3.1 元数据的定义3.3.2 元数据的分类3.3.3 元数据管理的标准化小结习题第二篇 联机分析处理技术第四章 概述及模型4.1 OLAP技术概述4.1.1 OLAP的起源4.1.2 OLAP的定义4.1.3 OLAP与OLTP的区别4.1.4 OLAP核心技术4.2 多维数据模型4.2.1 基本概念4.2.2 星形、雪片和事实群模型4.3 多维分析操作4.3.1 多维分析基础：聚集4.3.2 常用多维分析操作4.3.3 其他多维分析操作4.3.4 聚集的一些限制4.3.5 水平层次结构和非水平层次结构4.4 多维查询语言4.4.1 MDX简介4.4.2 MDX对象模型4.5 多维数据展示4.5.1 三维数据展示4.5.2 高维数据展示小结习题第五章 数据方体的存储、预计算和缩减5.1 数据方体的存储5.1.1 MOLAP5.1.2 ROLAP5.1.3 MOLAP和ROLAP实现机制的比较5.2 数据方体的预计算5.2.1 预计算的相关概念5.2.2 数据方体格结构5.2.3 数据方体格存储方法5.3 完整数据方体的预计算方法5.3.1 流水线算法5.3.2 BUC算法5.4 部分数据方体的预计算方法5.4.1 BPUS算法5.4.2 PBS算法5.5 数据方体的缩减技术5.5.1 Drawf数据方体5.5.2 Condensed数据方体5.5.3 Quotient数据方体小结习题第六章 数据方体的索引、查询和维护6.1 数据方体的索引技术6.1.1 树索引6.1.2 位图索引6.2 数据方体的查询处理和优化技术6.2.1 子查询划分技术6.2.2 子查询处理及优化技术6.3 数据方体的维护技术小结习题第三篇 数据挖掘技术第七章 数据挖掘概述7.1 数据挖掘简介7.1.1 数据挖掘的特点7.1.2 数据挖掘与KDD7.1.3 数据挖掘与OLAP7.1.4 数据挖掘与数据仓库7.1.5 数据挖掘的分类7.1.6 数据挖掘的应用7.2 数据挖掘算法的组件化思想7.2.1 模型或模式结构7.2.2 数据挖掘的任务7.2.3 评分函数7.2.4 搜索和优化方法7.2.5 数据管理策略7.2.6 组件化思想的应用小结习题第八章 频繁模式挖掘8.1 频繁项集和关联规则8.1.1 问题描述……第九章 预测建模：分类和回归第十章 描述建模：聚类附录 产品与工具参考文献