具体描述
企业信息化是一项革命性工程，本书以企业信息化为基点，介绍基于ERP数据仓库系统的概念、体系结构、开发方法及步骤。
全书共分9章。第1章主要介绍企业信息化发展历程、数据库与数据仓库概念、特点、区别、联系及数据仓库系统在企业应用概况；第2章介绍数据仓库开发工具——微软SQL Server 2000数据仓库体系结构及应用技术；第3章介绍数据仓库结构及其创建，包括数据仓库数据库、事实表、维度表及多维数据集创建；第4章介绍数据仓库开发完整过程，包括项目系统规划、用户需求确定、系统分析、系统设计、系统实现、系统试用及扩充；第5章介绍DTS基本概念、DTS包的创建、设置及使用，如何利用DTS包把数据源自动转入数据创库；第6章介绍OLAP的MDX表示与实现，涉及OLAP的基本分析动作的MDX语言表示与实现及OLAP的前端展现方式，提供了丰富的MDX语言程序实例；第7章介绍数据挖掘基础，主要包括数据发掘的概念、数据发掘技术、工具、方法及步骤；第8章介绍常用的知识发现技术及数据挖掘方法，主要包括依赖性分析、聚类分析、基于神经网络的数据挖掘方法、基于遗传算法的数据挖掘方法及基于粗糙集的数据挖掘方法；第9章介绍SQL Server 2000数据挖掘技术。
本书注重工程实践性，实用性强，可以帮助读者全面掌握数据仓库构建与数据挖的方法和步骤，开发出具有实用价值的数据仓库系统。
本书适用于高等院校信息管理与信息系统专业、电子商务专业、物流管理专业等相关专业本科生教材，也可作为金融类、管理类有关专业研究生教材，同时，对企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员有重要参考价值。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
拿到这本书时，我正好在公司内部推行一个数据驱动的决策项目，急需一个能够指导我们团队构建数据仓库和进行数据挖掘的实用工具。我看到这本书的名字，觉得它非常符合我的需求，于是毫不犹豫地买了下来。我原本以为这是一本能够提供大量代码示例和项目实操指南的书籍，能够帮助我们快速上手。然而，当我开始阅读后，我发现它更侧重于理论知识的讲解，对于具体实现细节的描述相对较少。书中的概念，比如数据清洗、数据转换、数据集成等，都有详细的解释，但如何将这些过程自动化、如何选择合适的工具来实现，书中并没有给出明确的指导。我特别关注了书中关于数据挖掘算法的章节，例如决策树、支持向量机、神经网络等。作者对这些算法的原理进行了深入浅出的讲解，并配有相应的数学公式。虽然我能够理解大部分的数学原理，但我更希望看到如何使用具体的编程语言（如Python或R）来实现这些算法，以及如何调整算法的参数来优化挖掘效果。我曾经花了几个晚上，试图理解书中关于特征选择的数学原理，例如信息增益、基尼系数等，并希望从中找到如何为我的具体数据集选择最优特征的方法。我曾寄希望于书中能够提供一些常用的数据挖掘工具的评测和使用教程，比如WEKA、RapidMiner等，但这本书似乎并没有涉及这方面的内容。它更像是一本理论教材，适合作为学习数据仓库和数据挖掘的入门读物，但对于那些希望快速应用这些技术解决实际问题的读者来说，可能还需要额外的实践经验和参考资料。我希望这本书能够提供更多的实战技巧和案例，能够指导我们如何从零开始构建一个完整的数据仓库系统，并如何选择合适的数据挖掘算法来解决实际业务问题。虽然它提供了扎实的理论基础，但实际操作的指导性稍显不足，让我觉得在实践中还需要摸索很多。
评分在一次偶然的机会，我接触到了数据仓库和数据挖掘的理论，并对其强大的分析能力产生了浓厚的兴趣。因此，《数据仓库与数据挖掘技术》这本书，成为了我深入学习的起点。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步走进数据分析的殿堂。书中对数据仓库的构建流程进行了详细的阐述，从需求分析、概念设计、逻辑设计到物理设计，每一个环节都做了深入的介绍。我特别欣赏书中关于ETL过程的讲解，作者强调了数据清洗和数据转换的重要性，并提供了一些实用的技巧和注意事项。在数据挖掘部分，我花费了大量时间研读书中关于聚类算法的章节。作者介绍了 K-Means、层次聚类等主流算法，并探讨了如何选择合适的聚类数量和评估聚类结果。我曾经尝试着去理解书中关于分类算法的原理，并思考如何将其应用于我所处理的实际数据中。我也对书中关于关联规则挖掘的初步介绍感到兴奋，这为我打开了新的研究方向。我希望书中能够提供更多关于如何进行数据预处理，以及如何选择合适的挖掘算法的指导。这本书为我提供了扎实的理论知识，让我能够更深入地理解数据仓库和数据挖掘的核心概念，但对于如何将其应用于实际项目，我仍然需要更多的实践和探索。
评分一直以来，我对于数据背后的“魔法”感到着迷，总想探究那些隐藏在海量数字中的规律和洞察。因此，《数据仓库与数据挖掘技术》这本书自然成为了我案头的必备读物。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越数据的迷宫，发现那些宝贵的商业智慧。从书中开始，我就被其严谨的学术风格和详尽的内容所吸引。作者并没有急于给出所谓的“快速解决方案”，而是从最基础的概念入手，层层递进。我对书中关于数据仓库生命周期管理的描述印象深刻，从需求分析、设计、开发、部署到维护，每个阶段都进行了细致的阐述。尤其是在设计阶段，作者对数据模型的设计原则，包括范式和反范式设计，以及星型模型和雪花模型的优劣势分析，都做了深入的探讨。这对于我理解如何构建一个高效、可扩展的数据仓库至关重要。在数据挖掘部分，我花费了大量时间研读关于决策树和神经网络的章节。作者不仅讲解了算法的数学原理，还探讨了它们在实际应用中的优缺点，以及如何避免过拟合等问题。我尤其欣赏书中关于如何评估挖掘模型准确性的讨论，例如精度、召回率、F1值等指标的计算和解释，这对于我衡量挖掘结果的可靠性提供了重要的参考。我也尝试着去理解书中关于文本挖掘和时间序列分析的初步介绍，虽然这些内容相对简略，但也为我打开了新的视野。我曾尝试着去复现书中关于聚类算法的简单示例，并试图理解不同的距离度量方法对聚类结果的影响。我希望书中能够提供更多的关于实际案例的解析，例如某个电商企业是如何利用数据仓库进行用户画像分析，或者某个金融机构是如何通过数据挖掘来识别欺诈行为。这本书为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更自信地面对数据分析的挑战，但对于如何在实际项目中落地这些技术，我仍然需要更多的实践经验和指导。
评分我一直对如何从海量数据中挖掘出潜在价值充满好奇，尤其是在如今大数据时代，掌握数据仓库和数据挖掘技术显得尤为重要。因此，当我看到这本书的名字时，我立刻被吸引住了。我希望这本书能够为我打开一扇通往数据分析新世界的大门，让我能够更深入地理解数据的运作方式。翻开书页，我被其中系统化的知识体系所折服。作者从数据仓库的基本概念讲起，循序渐进地介绍了数据模型的选择、ETL过程的设计、以及数据立方体的构建等关键环节。我尤其欣赏书中对于维度建模的详细讲解，作者通过生动的比喻和图示，将抽象的概念变得易于理解。例如，他将维度比作“看待数据的角度”，将事实比作“我们想要度量的指标”，这样的类比非常有助于我建立直观的认识。在数据挖掘部分，作者则系统地介绍了分类、聚类、关联规则挖掘等核心技术，并对各种算法的原理和优缺点进行了详细的分析。我印象最深的是关于关联规则挖掘的 Apriori 算法的讲解，作者从频繁项集的生成到规则的生成，一步步地剖析了算法的逻辑，并强调了支持度、置信度和提升度等评价指标的重要性。我也尝试着去理解书中关于数据预处理的章节，例如如何处理缺失值、异常值以及如何进行特征选择。这些都是数据挖掘成功的关键步骤，理解透彻这些内容，能够帮助我更好地应用数据挖掘技术。我曾经花了很多时间研究书中关于数据可视化技术的部分，希望能从中学习如何有效地将数据分析的结果呈现出来，以更直观的方式传达信息。虽然书中提供的信息非常丰富，但我仍然觉得在如何将这些技术与我自身的业务场景相结合，还有待进一步的探索。我希望能够看到更多实际的案例分析，来展示这些技术是如何在不同行业和场景下发挥作用的。总的来说，这本书提供了一个非常扎实的理论基础，让我对数据仓库和数据挖掘有了更全面的认识，但对于如何在实践中灵活运用这些技术，我还需要更多的思考和探索。
评分我一直对数据分析领域充满热情，并且深知数据仓库和数据挖掘技术是这个领域的核心。因此，当我看到这本书时，我毫不犹豫地选择了它，希望能从中获得更深入的知识和更实用的技能。书中对数据仓库的架构设计进行了全面的介绍，包括数据源、ETL 工具、数据仓库存储、OLAP 服务器以及前端工具等。我特别关注了书中关于数据建模的章节，作者详细阐述了维度建模和范式建模的优缺点，并提供了如何根据实际业务需求选择合适模型的建议。在数据挖掘部分，我投入了大量精力学习书中关于关联规则挖掘的章节。作者详细介绍了 Apriori 算法的原理、步骤以及如何进行参数调优。我曾经尝试着去理解书中关于支持度、置信度和提升度这些评估指标的含义，并思考如何通过它们来衡量挖掘结果的价值。我也对书中关于分类算法的介绍非常感兴趣，例如决策树和逻辑回归。我希望书中能够提供更多关于如何进行特征工程，以及如何处理不平衡数据集的实用技巧。这本书为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更全面地理解数据仓库和数据挖掘的原理，但对于如何在实际项目中落地这些技术，我仍然需要更多的实践经验和指导。
评分我一直认为，数据是现代商业的核心资产，而数据仓库和数据挖掘技术则是挖掘这些资产价值的关键。因此，当我看到这本书时，我毫不犹豫地选择了它，希望能从中获得宝贵的知识和技能。书中首先对数据仓库的本质和作用进行了清晰的界定，并详细阐述了数据仓库的架构设计原则，包括概念层、逻辑层和物理层。我特别喜欢书中对维度建模的讲解，作者通过生活中的例子，将抽象的概念具象化，例如将“时间”维度比作“日历”，将“产品”维度比作“商品目录”，让我能够更直观地理解维度建模的核心思想。在数据挖掘部分，我着重研究了书中关于异常检测的章节。作者介绍了多种异常检测的算法，并探讨了它们在不同场景下的适用性。我曾经尝试着去理解书中关于统计学方法检测异常的原理，并思考如何将其应用于我所处理的实际数据中。我也对书中关于分类算法的介绍非常感兴趣，特别是逻辑回归和支持向量机。作者不仅讲解了算法的数学原理，还探讨了模型参数的选择和优化方法。我希望书中能够提供更多关于如何利用数据挖掘技术来解决实际业务问题的案例，例如如何通过数据挖掘来优化营销策略，或者如何通过数据挖掘来提高客户满意度。这本书为我提供了一个坚实的理论基础，让我能够更深入地理解数据仓库和数据挖掘的原理，但对于如何将这些理论知识转化为实际的生产力，我还需要更多的实践和经验。
评分这本书的出版，无疑是为那些渴望深入理解数据背后奥秘的读者提供了一个宝贵的资源。我之所以对其产生浓厚兴趣，主要是因为我目前的工作涉及大量的数据分析，我深知数据的价值，但如何有效地从海量数据中提炼出有价值的信息，一直是我面临的挑战。我希望这本书能够为我指明方向，提供一套系统性的解决方案。在阅读过程中，我被书中关于数据仓库架构的设计原则所吸引，特别是关于星型模型和雪花模型的比较分析，以及它们在不同业务场景下的适用性。作者的讲解非常细致，从数据模型的概念到具体的设计步骤，都做了深入的剖析。我特别欣赏书中对于数据集成过程的详细阐述，ETL的过程是数据仓库建设的关键环节，理解好这一环节，能够有效地避免后续的数据质量问题。书中的例子，虽然有些抽象，但其背后所蕴含的设计思想，足以让我受益匪浅。另外，我对于书中关于数据挖掘技术的介绍也颇感兴趣。特别是关于分类、聚类和关联规则挖掘的章节，作者不仅介绍了各种算法的原理，还探讨了它们在实际应用中的局限性和优化方法。我尝试着去理解书中关于支持度、置信度和提升度等评价指标的含义，并试图将其与我所接触到的实际业务场景相结合，思考如何通过这些指标来评估挖掘结果的有效性。我曾经花费大量时间研究书中关于异常检测的章节，希望能够从中找到应对业务数据中突发事件的有效方法。虽然书中提供的算法原理和数学公式让我感到有些吃力，但作者通过大量的图示和解释，试图让我理解这些复杂概念的本质。我尤其关注书中关于数据预处理的部分，例如如何处理缺失值、异常值以及如何进行特征工程，因为这些都是影响数据挖掘结果质量的关键因素。我希望通过这本书，能够更全面地掌握数据仓库的构建流程和数据挖掘的常用技术，从而更好地服务于我的工作。这本书提供了一个扎实的理论框架，但对于如何将这些理论知识应用到实际的项目中，我仍然感到有些困惑。我期待书中能够有更多的案例分析，来展示这些技术是如何在实际业务中发挥作用的。
评分长期以来，我都对数据背后隐藏的巨大潜力感到好奇，尤其是在信息爆炸的时代，如何有效地从海量数据中提炼出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题。因此，《数据仓库与数据挖掘技术》这本书，成为了我探索数据世界的一本重要参考。我希望这本书能像一位经验丰富的老师，带领我系统地学习数据仓库的构建和数据挖掘的实操技巧。书中对数据仓库的 ETL（抽取、转换、加载）过程进行了详尽的描述，从数据的源头到数据仓库的存储，每一个环节都做了深入的剖析。我尤其欣赏书中关于数据转换规则设计的讲解，作者强调了数据一致性和准确性的重要性，并提供了一些实用的设计建议。在数据挖掘部分，我花费了大量时间学习书中关于聚类分析的章节。作者介绍了 K-Means、层次聚类等主流算法，并探讨了如何选择合适的聚类数量和评估聚类结果。我曾经尝试着去理解书中关于降维技术（如 PCA）的原理，并思考它如何能够帮助我处理高维数据。我也对书中关于文本挖掘的初步介绍感到兴奋，这为我打开了新的研究方向。我希望书中能够提供更多关于如何进行数据可视化，以及如何将挖掘结果有效地传达给非技术人员的指导。这本书为我提供了扎实的理论知识，让我能够更深入地理解数据仓库和数据挖掘的核心概念，但对于如何将其应用于实际项目，我仍然需要更多的实践和探索。
评分在一次行业交流会上，听到同行们谈论数据仓库和数据挖掘如何帮助他们实现了业务的飞跃，我便心生向往，渴望能够掌握这些强大的技术。这本书的名字正好契合了我当时的需求，于是我满怀期待地购买了它。我希望这本书能够为我提供一套完整的学习路径，从理论到实践，让我能够真正掌握数据仓库的构建和数据挖掘的应用。书中对数据仓库的 ETL 过程进行了详细的阐述，包括数据抽取、转换和加载的各个环节，以及常见的挑战和解决方案。我尤其关注了书中关于数据质量控制的章节，深刻认识到“垃圾进，垃圾出”的道理，也明白了如何通过数据清洗、数据验证等手段来提升数据质量。在数据挖掘部分，我被书中关于分类和回归算法的系统介绍所吸引。作者不仅讲解了逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等主流算法的原理，还探讨了如何选择合适的算法，以及如何进行模型评估和优化。我曾经花了一个周末的时间，试图理解书中关于集成学习的概念，例如 Bagging 和 Boosting，并思考它们如何能够提升模型的性能。我也对书中关于关联规则挖掘的介绍印象深刻，了解了如何通过 Apriori 算法来发现数据之间的隐藏关联，这对于我理解用户购买行为非常有帮助。我希望书中能够提供更多的关于如何将这些技术应用到实际业务场景中的案例，例如如何利用数据仓库分析销售数据，如何利用数据挖掘来预测客户流失。虽然这本书提供了扎实的理论基础，但对于如何选择合适的数据仓库工具和数据挖掘平台，以及如何进行项目管理，似乎涉及不多，这让我觉得在实际操作中还需要大量的摸索。
评分这本书，嗯，当初我是被它的名字吸引的。《数据仓库与数据挖掘技术》，听起来就充满了神秘感和技术深度，我当时正好在思考如何更好地利用公司积累的海量数据，希望能从中挖掘出有价值的商业洞察。我以为这本书能像一把金钥匙，打开数据宝藏的大门，让我成为那个无所不知的“数据巫师”。拿到书后，我满怀期待地翻开了第一页，映入眼帘的是密密麻麻的文字和各种复杂的图表。我承认，我当时对这方面的知识涉猎不深，很多概念对我来说都是崭新的。我努力地去理解那些关于维度建模、事实表、数据立方体的内容，试图在脑海中勾勒出一个清晰的、可操作的数据仓库蓝图。然而，越往后读，我越感到吃力。书中所描述的技术细节，例如ETL（Extract, Transform, Load）过程的各种优化策略，以及OLAP（Online Analytical Processing）的多维分析模型，都显得非常理论化，缺少了与实际业务场景的紧密结合。我渴望看到一些具体的案例分析，比如某个行业的数据仓库是如何构建的，又是如何通过数据挖掘技术解决了实际的业务问题。然而，这本书更多的是在阐述概念和理论，对于如何将这些理论落地，如何应对实际项目中的挑战，例如数据质量问题、性能瓶颈、以及用户需求变更等，涉及得相对较少。我甚至尝试着去理解那些关于数据挖掘算法的数学原理，比如决策树的生成过程，聚类算法的簇生成机制，以及关联规则的 Apriori 算法。虽然我明白这些是算法的基础，但缺乏足够直观的解释和生动的比喻，让我感觉像是背诵一道道枯燥的公式，而无法真正体会其精髓。我曾经花了一个下午的时间，试图理解书中关于特征选择的章节，作者列举了多种特征选择的方法，但缺乏将这些方法与实际应用场景相结合的阐述，让我难以判断哪种方法更适合处理我目前遇到的数据问题。总的来说，我期待的是一本能够指导我实际操作的书籍，而这本书更多地像是一本教材，提供了扎实的理论基础，但对于如何从零开始构建一个数据仓库，或者如何选择合适的数据挖掘工具和算法来解决具体问题，并没有给出足够详尽的实践指导。我希望它能更“接地气”一些，能够给我提供更多的“干货”，而不是仅仅停留在概念的层面。
评分全书260多页，有200页在谈数据仓库。短短的关于数据挖掘的部分，提到了粗糙集。
评分全书260多页，有200页在谈数据仓库。短短的关于数据挖掘的部分，提到了粗糙集。
评分全书260多页，有200页在谈数据仓库。短短的关于数据挖掘的部分，提到了粗糙集。
评分全书260多页，有200页在谈数据仓库。短短的关于数据挖掘的部分，提到了粗糙集。
评分全书260多页，有200页在谈数据仓库。短短的关于数据挖掘的部分，提到了粗糙集。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有