資料採掘與OLAP理論與實務 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:文魁

作者:林傑斌．劉明德

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:20020401

價格:NT$ 550

裝幀:

isbn號碼:9789574664344

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據挖掘
• OLAP
• 數據倉庫
• 商業智能
• 數據分析
• 數據庫
• 理論
• 實踐
• 決策支持係統
• 知識發現

《數據挖掘與OLAP：理論與實務》 探索數據中的隱秘關聯，釋放商業決策的無限潛能 在當今信息爆炸的時代，數據不再僅僅是冰冷的數字，它們是蘊藏著巨大價值的金礦。然而，如何從海量、異構、復雜的數據集中挖掘齣有意義的模式、趨勢和洞察，並將其轉化為驅動業務增長的有力工具，已成為企業麵臨的核心挑戰。《數據挖掘與OLAP：理論與實務》一書，正是為解答這一難題而生，它將帶領讀者深入探索數據挖掘與在綫分析處理（OLAP）的奧秘，提供一套係統、實用的理論框架與實踐指南。 本書內容概述： 本書內容全麵，從基礎概念到高級技術，再到實際應用，層層遞進，旨在幫助讀者構建紮實的數據分析能力。 第一部分：數據分析的基石——數據倉庫與OLAP 數據倉庫概念與架構： 深入闡述數據倉庫的定義、目標、特性（主題性、集成性、非易失性、時變性）及其在企業信息係統中的定位。詳細介紹數據倉庫的邏輯結構，如星型模型、雪花模型、事實錶和維度錶的構建方法，以及數據集成、數據清洗、數據轉換等關鍵ETL（Extract, Transform, Load）過程。 OLAP技術詳解： 剖析OLAP（Online Analytical Processing）的核心思想，即多維數據分析。詳細介紹OLAP的五種基本操作：切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill-down）、上捲（Roll-up）和鏇轉（Pivot）。解釋OLAP立方體（OLAP Cube）的概念，以及如何通過預先聚閤數據來加速查詢響應速度。闡述不同類型的OLAP服務器，如MOLAP、ROLAP和HOLAP，及其優缺點和適用場景。 第二部分：洞察數據內在規律——數據挖掘的核心技術 數據挖掘入門： 定義數據挖掘，闡述其目標和應用領域，如客戶細分、市場籃子分析、欺詐檢測、信用評估等。強調數據挖掘與OLAP的區彆與聯係，以及它們如何協同工作以實現更深層次的數據洞察。 預處理技術： 講解數據預處理的重要性，包括數據清洗（處理缺失值、異常值、噪聲）、數據集成（解決數據衝突）、數據變換（標準化、歸一化、離散化）以及數據規約（特徵選擇、降維）等關鍵步驟。 關聯規則挖掘： 深入介紹關聯規則挖掘算法，如Apriori算法及其改進算法。詳細講解支持度（Support）、置信度（Confidence）和提升度（Lift）等評估指標，並演示如何發現商品銷售中的關聯模式，例如“購買尿布的顧客也傾嚮於購買啤酒”。 分類與預測技術： 講解多種分類算法，包括決策樹（ID3、C4.5）、樸素貝葉斯、支持嚮量機（SVM）和神經網絡。詳細介紹如何構建分類模型，並解釋準確率、精確率、召迴率、F1值等評估指標。闡述迴歸分析在預測數值型數據中的應用，如銷售額預測、股價預測等。 聚類分析： 介紹聚類分析的目標，即無監督學習將相似的數據對象分組。講解K-Means、層次聚類等常用聚類算法，並討論簇內相似性和簇間差異性等評估方法。演示如何利用聚類進行客戶細分、異常檢測等。 異常檢測： 探討識彆數據中不尋常模式或離群點的技術，這在欺詐檢測、網絡安全、工業故障診斷等領域至關重要。介紹基於統計、基於距離和基於密度的異常檢測方法。 第三部分：理論與實務的融閤——應用案例與最佳實踐 行業應用案例分析： 通過一係列實際案例，展示數據挖掘與OLAP在不同行業的應用成果，例如： 零售業： 客戶行為分析、個性化推薦、庫存優化。 金融業： 信用風險評估、反欺詐、投資組閤優化。 電信業： 客戶流失預測、網絡性能優化。 醫療保健： 疾病預測、患者分層、藥物研發。 實際項目實施： 提供數據挖掘與OLAP項目實施的流程和關鍵考慮因素，包括需求分析、數據準備、模型選擇與評估、部署與監控等。強調團隊協作、數據治理和倫理道德的重要性。 工具與技術介紹： 簡要介紹目前市場上流行的數據挖掘和OLAP相關工具與平颱，如SQL Server Analysis Services (SSAS)、Oracle Essbase、Tableau、Power BI、Python（Scikit-learn, Pandas）、R等，幫助讀者瞭解如何將理論知識付諸實踐。 未來趨勢展望： 探討數據挖掘與OLAP在人工智能、大數據、雲計算等新興技術背景下的發展趨勢，如深度學習在特徵工程中的應用、實時OLAP、自動化機器學習（AutoML）等。 本書特色： 理論紮實： 緊密結閤數學原理和統計學基礎，確保讀者對核心算法有深刻理解。 實踐導嚮： 配以豐富的案例研究和代碼示例，強調動手實踐的重要性，幫助讀者掌握實操技能。 全麵係統： 覆蓋數據挖掘與OLAP的各個關鍵環節，提供一站式學習解決方案。 條理清晰： 結構化組織內容，語言通俗易懂，適閤不同背景的讀者。 無論您是希望提升數據分析能力的在校學生、渴望通過數據驅動決策的企業管理者、還是正在尋找下一代數據洞察方案的IT專業人士，《數據挖掘與OLAP：理論與實務》都將是您不可或缺的寶貴資源。通過閱讀本書，您將掌握從海量數據中提煉價值的鑰匙， unlocking business intelligence and driving impactful change.

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**這本《資料采掘與OLAP理論與實務》真是讓我眼前一亮！** 作為一個多年在數據分析領域摸爬滾打的老兵，我深知理論與實踐結閤的重要性。市麵上關於數據挖掘和OLAP的書籍不在少數，但很多要麼過於學院派，要麼流於錶麵，真正能夠將復雜的理論概念清晰地闡述，又能貼閤實際工作場景的書籍卻寥寥無幾。當我翻開這本書時，立刻被它紮實的理論功底和豐富的案例所吸引。書中不僅詳細講解瞭數據挖掘的各種算法，比如決策樹、支持嚮量機、聚類分析等，還對OLAP的多維模型、切片、切塊、鑽取等操作進行瞭深入的剖析。更難能可貴的是，作者並沒有停留在理論的層麵，而是通過大量來自實際工作中的案例，將這些抽象的概念變得具體生動。讀著讀著，我仿佛看到瞭自己曾經在項目中遇到的那些難題，以及書中提供的解決方案。這種“似曾相識”的感覺，讓我覺得這本書不像是教科書，更像是我的老朋友在分享他的寶貴經驗。書中的語言清晰流暢，邏輯嚴謹，即使是初學者也能輕鬆理解。對於有一定基礎的讀者來說，這本書也能提供更深入的見解和更係統化的知識框架。總而言之，這是一本集理論深度、實踐指導和閱讀體驗於一體的優秀圖書，強烈推薦給所有對數據挖掘和OLAP感興趣的朋友們。

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**《資料采掘與OLAP理論與實務》—— 一本讓我豁然開朗的書！** 我一直覺得數據分析是個既有趣又有挑戰性的領域，但總是感覺自己像是在黑暗中摸索，對很多概念的理解不夠透徹，對實際操作更是常常感到力不從心。《資料采掘與OLAP理論與實務》的齣現，就像一道光，瞬間照亮瞭我前行的道路。這本書的結構設計非常閤理，從基礎的概念入手，層層遞進，逐步深入到更復雜的理論和技術。書中對數據挖掘的預處理、特徵選擇、模型構建、評估等整個流程都進行瞭細緻的講解，讓我對整個數據挖掘的過程有瞭清晰的認識。而OLAP部分，則用非常直觀的方式解釋瞭如何從海量數據中提取有價值的信息，以及如何構建多維數據模型來支持業務決策。最讓我印象深刻的是，書中沒有使用那些晦澀難懂的術語，而是用通俗易懂的語言，結閤生動的圖錶和示例，將每一個概念都解釋得明明白白。讀完之後，我感覺自己不再是對著一堆數字發愁，而是能夠像一個指揮傢一樣，自如地調動數據，從中奏齣美妙的樂章。這本書不僅提升瞭我的理論認知，更重要的是，它給瞭我一種全新的思考方式，讓我能夠更有效地解決實際問題。

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**《資料采掘與OLAP理論與實務》—— 給我打開瞭新世界的大門！** 我一直對數據背後的故事充滿好奇，但苦於沒有係統性的指導，總是感覺自己就像個門外漢。《資料采掘與OLAP理論與實務》這本書，簡直就是我踏入數據科學殿堂的“入門指南”。它以一種非常友好的方式，嚮我介紹瞭數據挖掘和OLAP這兩個看似高深莫測的領域。書中從最基本的數據概念講起，循序漸進地引入瞭各種數據挖掘技術，比如分類、迴歸、關聯規則等，並且還講解瞭如何使用這些技術來預測趨勢、發現模式。OLAP的部分更是讓我大開眼界，原來我們日常接觸到的那些圖錶、報錶，背後竟然蘊含著如此復雜的邏輯和強大的分析能力。書中對多維數據集、度量、維度等核心概念的講解，讓我對商業數據的組織和分析有瞭全新的認識。而且，這本書的語言風格非常生動有趣，不像我之前讀過的那些技術書籍那樣死闆。作者善於用類比和故事來解釋復雜的概念，讓我在輕鬆愉快的閱讀過程中，不知不覺地掌握瞭重要的知識。這本書讓我深刻地體會到瞭數據分析的魅力，也激發瞭我進一步學習和探索的興趣。

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**這本書，一本真正做到“理論與實踐齊飛”的《資料采掘與OLAP理論與實務》。** 我之前讀過一些關於數據挖掘和OLAP的書，但很多要麼是理論過於抽象，讀起來像在啃石頭，要麼就是案例過於簡單，無法解決實際問題。《資料采掘與OLAP理論與實務》這本書，恰恰彌補瞭這些不足。它在理論講解方麵，做到瞭深入淺齣，對於每一個算法的數學原理、實現細節都進行瞭清晰的闡述，讓你不僅知其然，更知其所以然。而在實踐層麵，書中提供瞭大量精心挑選的案例，這些案例涵蓋瞭金融、零售、醫療等多個行業，並且都緊密結閤瞭實際業務場景。作者在講解案例時，不僅展示瞭如何應用數據挖掘和OLAP技術，還深入分析瞭這些技術在解決實際問題時所扮演的角色和帶來的價值。我尤其欣賞的是，書中在討論某個技術或方法時，都會探討其局限性以及在不同場景下的適用性，這種辯證的思維方式，對於我們做齣更明智的決策非常有幫助。閱讀這本書的過程，就像在跟隨一位經驗豐富的導師進行指導，既能學到紮實的理論基礎，又能獲得寶貴的實戰經驗。這是一本值得反復閱讀，並且在遇到實際問題時翻閱的“工具書”。

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**不得不說，《資料采掘與OLAP理論與實務》是我最近讀過的最有價值的一本書。** 作為一個在商業智能領域工作多年的專業人士，我接觸過無數關於數據分析的書籍，但很少有哪一本能像《資料采掘與OLAP理論與實務》這樣，讓我既感到學到瞭新東西，又覺得它與我的日常工作息息相關。這本書在理論闡述上極為嚴謹，對每一個算法的原理、優缺點都進行瞭深入的探討，同時又毫不避諱地指齣瞭它們在實際應用中可能遇到的挑戰。而OLAP的部分，則通過大量的實際案例，生動地展示瞭如何利用OLAP技術解決復雜的業務問題，比如銷售分析、客戶細分、庫存管理等等。書中還提供瞭一些關於如何設計和實現OLAP係統的實用建議，這些都對我非常有啓發。我特彆喜歡書中在講解每一個概念時，都會穿插一些“實戰技巧”或者“注意事項”，這些細節上的處理，讓這本書在理論的深度和實踐的可操作性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。這本書的內容非常充實，信息量巨大，但作者的寫作風格卻非常流暢，閱讀起來一點都不枯燥。我敢說，任何一個在數據分析、商業智能領域工作的人，都能從這本書中獲益匪淺。

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