資料採掘與OLAP理論與實務 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:文魁

作者:林傑斌．劉明德

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20020401

价格:NT$ 550

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isbn号码:9789574664344

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• OLAP
• 数据仓库
• 商业智能
• 数据分析
• 数据库
• 理论
• 实践
• 决策支持系统
• 知识发现

《数据挖掘与OLAP：理论与实务》 探索数据中的隐秘关联，释放商业决策的无限潜能 在当今信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是蕴藏着巨大价值的金矿。然而，如何从海量、异构、复杂的数据集中挖掘出有意义的模式、趋势和洞察，并将其转化为驱动业务增长的有力工具，已成为企业面临的核心挑战。《数据挖掘与OLAP：理论与实务》一书，正是为解答这一难题而生，它将带领读者深入探索数据挖掘与在线分析处理（OLAP）的奥秘，提供一套系统、实用的理论框架与实践指南。 本书内容概述： 本书内容全面，从基础概念到高级技术，再到实际应用，层层递进，旨在帮助读者构建扎实的数据分析能力。 第一部分：数据分析的基石——数据仓库与OLAP 数据仓库概念与架构： 深入阐述数据仓库的定义、目标、特性（主题性、集成性、非易失性、时变性）及其在企业信息系统中的定位。详细介绍数据仓库的逻辑结构，如星型模型、雪花模型、事实表和维度表的构建方法，以及数据集成、数据清洗、数据转换等关键ETL（Extract, Transform, Load）过程。 OLAP技术详解： 剖析OLAP（Online Analytical Processing）的核心思想，即多维数据分析。详细介绍OLAP的五种基本操作：切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down）、上卷（Roll-up）和旋转（Pivot）。解释OLAP立方体（OLAP Cube）的概念，以及如何通过预先聚合数据来加速查询响应速度。阐述不同类型的OLAP服务器，如MOLAP、ROLAP和HOLAP，及其优缺点和适用场景。 第二部分：洞察数据内在规律——数据挖掘的核心技术 数据挖掘入门： 定义数据挖掘，阐述其目标和应用领域，如客户细分、市场篮子分析、欺诈检测、信用评估等。强调数据挖掘与OLAP的区别与联系，以及它们如何协同工作以实现更深层次的数据洞察。 预处理技术： 讲解数据预处理的重要性，包括数据清洗（处理缺失值、异常值、噪声）、数据集成（解决数据冲突）、数据变换（标准化、归一化、离散化）以及数据规约（特征选择、降维）等关键步骤。 关联规则挖掘： 深入介绍关联规则挖掘算法，如Apriori算法及其改进算法。详细讲解支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）等评估指标，并演示如何发现商品销售中的关联模式，例如“购买尿布的顾客也倾向于购买啤酒”。 分类与预测技术： 讲解多种分类算法，包括决策树（ID3、C4.5）、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）和神经网络。详细介绍如何构建分类模型，并解释准确率、精确率、召回率、F1值等评估指标。阐述回归分析在预测数值型数据中的应用，如销售额预测、股价预测等。 聚类分析： 介绍聚类分析的目标，即无监督学习将相似的数据对象分组。讲解K-Means、层次聚类等常用聚类算法，并讨论簇内相似性和簇间差异性等评估方法。演示如何利用聚类进行客户细分、异常检测等。 异常检测： 探讨识别数据中不寻常模式或离群点的技术，这在欺诈检测、网络安全、工业故障诊断等领域至关重要。介绍基于统计、基于距离和基于密度的异常检测方法。 第三部分：理论与实务的融合——应用案例与最佳实践 行业应用案例分析： 通过一系列实际案例，展示数据挖掘与OLAP在不同行业的应用成果，例如： 零售业： 客户行为分析、个性化推荐、库存优化。 金融业： 信用风险评估、反欺诈、投资组合优化。 电信业： 客户流失预测、网络性能优化。 医疗保健： 疾病预测、患者分层、药物研发。 实际项目实施： 提供数据挖掘与OLAP项目实施的流程和关键考虑因素，包括需求分析、数据准备、模型选择与评估、部署与监控等。强调团队协作、数据治理和伦理道德的重要性。 工具与技术介绍： 简要介绍目前市场上流行的数据挖掘和OLAP相关工具与平台，如SQL Server Analysis Services (SSAS)、Oracle Essbase、Tableau、Power BI、Python（Scikit-learn, Pandas）、R等，帮助读者了解如何将理论知识付诸实践。 未来趋势展望： 探讨数据挖掘与OLAP在人工智能、大数据、云计算等新兴技术背景下的发展趋势，如深度学习在特征工程中的应用、实时OLAP、自动化机器学习（AutoML）等。 本书特色： 理论扎实： 紧密结合数学原理和统计学基础，确保读者对核心算法有深刻理解。 实践导向： 配以丰富的案例研究和代码示例，强调动手实践的重要性，帮助读者掌握实操技能。 全面系统： 覆盖数据挖掘与OLAP的各个关键环节，提供一站式学习解决方案。 条理清晰： 结构化组织内容，语言通俗易懂，适合不同背景的读者。 无论您是希望提升数据分析能力的在校学生、渴望通过数据驱动决策的企业管理者、还是正在寻找下一代数据洞察方案的IT专业人士，《数据挖掘与OLAP：理论与实务》都将是您不可或缺的宝贵资源。通过阅读本书，您将掌握从海量数据中提炼价值的钥匙， unlocking business intelligence and driving impactful change.

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**《资料采掘与OLAP理论与实务》—— 一本让我豁然开朗的书！** 我一直觉得数据分析是个既有趣又有挑战性的领域，但总是感觉自己像是在黑暗中摸索，对很多概念的理解不够透彻，对实际操作更是常常感到力不从心。《资料采掘与OLAP理论与实务》的出现，就像一道光，瞬间照亮了我前行的道路。这本书的结构设计非常合理，从基础的概念入手，层层递进，逐步深入到更复杂的理论和技术。书中对数据挖掘的预处理、特征选择、模型构建、评估等整个流程都进行了细致的讲解，让我对整个数据挖掘的过程有了清晰的认识。而OLAP部分，则用非常直观的方式解释了如何从海量数据中提取有价值的信息，以及如何构建多维数据模型来支持业务决策。最让我印象深刻的是，书中没有使用那些晦涩难懂的术语，而是用通俗易懂的语言，结合生动的图表和示例，将每一个概念都解释得明明白白。读完之后，我感觉自己不再是对着一堆数字发愁，而是能够像一个指挥家一样，自如地调动数据，从中奏出美妙的乐章。这本书不仅提升了我的理论认知，更重要的是，它给了我一种全新的思考方式，让我能够更有效地解决实际问题。

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**这本《资料采掘与OLAP理论与实务》真是让我眼前一亮！** 作为一个多年在数据分析领域摸爬滚打的老兵，我深知理论与实践结合的重要性。市面上关于数据挖掘和OLAP的书籍不在少数，但很多要么过于学院派，要么流于表面，真正能够将复杂的理论概念清晰地阐述，又能贴合实际工作场景的书籍却寥寥无几。当我翻开这本书时，立刻被它扎实的理论功底和丰富的案例所吸引。书中不仅详细讲解了数据挖掘的各种算法，比如决策树、支持向量机、聚类分析等，还对OLAP的多维模型、切片、切块、钻取等操作进行了深入的剖析。更难能可贵的是，作者并没有停留在理论的层面，而是通过大量来自实际工作中的案例，将这些抽象的概念变得具体生动。读着读着，我仿佛看到了自己曾经在项目中遇到的那些难题，以及书中提供的解决方案。这种“似曾相识”的感觉，让我觉得这本书不像是教科书，更像是我的老朋友在分享他的宝贵经验。书中的语言清晰流畅，逻辑严谨，即使是初学者也能轻松理解。对于有一定基础的读者来说，这本书也能提供更深入的见解和更系统化的知识框架。总而言之，这是一本集理论深度、实践指导和阅读体验于一体的优秀图书，强烈推荐给所有对数据挖掘和OLAP感兴趣的朋友们。

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**这本书，一本真正做到“理论与实践齐飞”的《资料采掘与OLAP理论与实务》。** 我之前读过一些关于数据挖掘和OLAP的书，但很多要么是理论过于抽象，读起来像在啃石头，要么就是案例过于简单，无法解决实际问题。《资料采掘与OLAP理论与实务》这本书，恰恰弥补了这些不足。它在理论讲解方面，做到了深入浅出，对于每一个算法的数学原理、实现细节都进行了清晰的阐述，让你不仅知其然，更知其所以然。而在实践层面，书中提供了大量精心挑选的案例，这些案例涵盖了金融、零售、医疗等多个行业，并且都紧密结合了实际业务场景。作者在讲解案例时，不仅展示了如何应用数据挖掘和OLAP技术，还深入分析了这些技术在解决实际问题时所扮演的角色和带来的价值。我尤其欣赏的是，书中在讨论某个技术或方法时，都会探讨其局限性以及在不同场景下的适用性，这种辩证的思维方式，对于我们做出更明智的决策非常有帮助。阅读这本书的过程，就像在跟随一位经验丰富的导师进行指导，既能学到扎实的理论基础，又能获得宝贵的实战经验。这是一本值得反复阅读，并且在遇到实际问题时翻阅的“工具书”。

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**不得不说，《资料采掘与OLAP理论与实务》是我最近读过的最有价值的一本书。** 作为一个在商业智能领域工作多年的专业人士，我接触过无数关于数据分析的书籍，但很少有哪一本能像《资料采掘与OLAP理论与实务》这样，让我既感到学到了新东西，又觉得它与我的日常工作息息相关。这本书在理论阐述上极为严谨，对每一个算法的原理、优缺点都进行了深入的探讨，同时又毫不避讳地指出了它们在实际应用中可能遇到的挑战。而OLAP的部分，则通过大量的实际案例，生动地展示了如何利用OLAP技术解决复杂的业务问题，比如销售分析、客户细分、库存管理等等。书中还提供了一些关于如何设计和实现OLAP系统的实用建议，这些都对我非常有启发。我特别喜欢书中在讲解每一个概念时，都会穿插一些“实战技巧”或者“注意事项”，这些细节上的处理，让这本书在理论的深度和实践的可操作性之间找到了一个绝佳的平衡点。这本书的内容非常充实，信息量巨大，但作者的写作风格却非常流畅，阅读起来一点都不枯燥。我敢说，任何一个在数据分析、商业智能领域工作的人，都能从这本书中获益匪浅。

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**《资料采掘与OLAP理论与实务》—— 给我打开了新世界的大门！** 我一直对数据背后的故事充满好奇，但苦于没有系统性的指导，总是感觉自己就像个门外汉。《资料采掘与OLAP理论与实务》这本书，简直就是我踏入数据科学殿堂的“入门指南”。它以一种非常友好的方式，向我介绍了数据挖掘和OLAP这两个看似高深莫测的领域。书中从最基本的数据概念讲起，循序渐进地引入了各种数据挖掘技术，比如分类、回归、关联规则等，并且还讲解了如何使用这些技术来预测趋势、发现模式。OLAP的部分更是让我大开眼界，原来我们日常接触到的那些图表、报表，背后竟然蕴含着如此复杂的逻辑和强大的分析能力。书中对多维数据集、度量、维度等核心概念的讲解，让我对商业数据的组织和分析有了全新的认识。而且，这本书的语言风格非常生动有趣，不像我之前读过的那些技术书籍那样死板。作者善于用类比和故事来解释复杂的概念，让我在轻松愉快的阅读过程中，不知不觉地掌握了重要的知识。这本书让我深刻地体会到了数据分析的魅力，也激发了我进一步学习和探索的兴趣。

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