数据仓储与知识发现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Min Tjoa, A.; Trujillo, Juan;

出品人:

页数:578

译者:

出版时间:2006-12

价格:768.40元

装帧:

isbn号码:9783540377368

丛书系列:

图书标签:

• 数据仓库
• 数据挖掘
• 知识发现
• OLAP
• ETL
• 数据分析
• 商业智能
• 大数据
• 机器学习
• 数据库

好的，这是一份为一本名为《数据仓储与知识发现》的书籍撰写的图书简介，这份简介完全不涉及该书主题，内容详实，旨在模仿专业书籍的风格： --- 《现代应用文体与修辞学》 探索语言的构建、效用与审美 作者： [此处可填入一个虚构的权威学者姓名，例如：王怀瑾、李德明] ISBN： [此处可填入一个虚构的ISBN号，例如：978-7-5063-8899-1] 定价： 89.00 元 开本： 16 开 装帧： 精装 --- 内容提要 《现代应用文体与修辞学》是一部深度剖析当代社会中各类实用性文本（应用文体）的生成机制、功能定位及其内在修辞策略的学术专著。本书突破了传统文体学仅停留在形态描述的局限，着眼于信息爆炸时代背景下，文本如何高效、准确、有说服力地达成其特定交际目的。 本书的叙事脉络清晰，结构严谨，分为四个宏大的部分，共计十八章，层层递进地构建起一套完整的应用文体研究框架。 第一部分：应用文体的理论基石与时代嬗变 本部分首先确立了研究的理论基石，系统梳理了从古典修辞学到当代语用学对文体与修辞的界定。重点论述了在数字化、扁平化传播环境下，传统意义上的“文体”界限如何被模糊化、重构化。详细分析了“即时性”、“互动性”和“多模态整合”三大特征对现代文体形态产生的颠覆性影响。 第一章：文体学的当代语境重构 —— 探讨应用文体的边界，区分“工具性”与“审美性”文本的张力。 第二章：修辞学的功用转向 —— 分析修辞目标如何从说服转向“清晰传达”与“情感共鸣”的并重。 第三章：媒介环境与文体演化 —— 以新闻报道、商业报告、社交媒体短文为例，展示不同媒介对文本形式的塑造力。 第二部分：核心应用文体的结构解析与策略运用 此部分是全书的骨架，聚焦于社会生活中最常接触和使用的几大核心文体类型，进行微观结构分析和修辞策略的实证考察。每一种文体都被视为一个功能模块，对其内部的逻辑组织、语言选择和有效性检验提供了详尽的操作指南。 （一） 规范性文本分析： 深入剖析了法律文书（如合同范本、司法解释）和行政公文（如请示、批复）的严谨性要求。强调其语言的“零歧义性”原则，探讨如何通过精确的句法结构和术语规范来规避交际风险。特别是对公文中常见的“套语”与“程式化表达”的效用与弊端进行了批判性梳理。 （二） 商业与叙事文本： 重点解析了市场营销文案、商业计划书以及企业内部报告的叙事技巧。本书认为，商业文本的本质是一种高效的“目标驱动型叙事”。如何利用数字图表配合文字解释，如何构建引人入胜的“价值主张”，以及如何通过简洁的语气建立专业信任感，是本章节的核心议题。 （三） 学术与研究文本： 详细拆解了研究论文的引言、方法、结果与讨论四大板块的写作规范。特别关注引文的规范化处理、论证的逻辑链条构建，以及如何确保研究成果的客观性与可重复性，为初入研究领域的读者提供了坚实的蓝图。 第三部分：修辞策略的深化与现代应用 第三部分将理论研究转向具体的修辞手法在现代应用语境中的应用效果。它不再仅仅罗列修辞格，而是探究这些修辞手段如何被工具化，以增强文本的说服力、亲和力或权威性。 比喻与类比在复杂概念解释中的效能： 分析如何用日常经验中的事物来类比抽象的工程学或哲学概念，以实现“由已知到未知”的平稳过渡。 语态选择对信息权重的影响： 探讨在不同语境下，主动语态与被动语态的选择如何潜移默化地分配责任或强调客体。 语气（Tone）的精微调控： 阐述如何通过词汇密度、句式长短的组合，在保持专业性的同时，展现出适度的同理心或紧迫感。 第四部分：文本的审校、优化与跨文化传播 本书的收官部分关注文本生命周期的末端环节——审校与传播的优化，并扩展至全球化视野下的文体适应性问题。 1. 高效审校的流程化： 提出了一个多层次的审校模型，涵盖内容准确性、逻辑连贯性、语法规范性和语境恰当性四个维度。强调利用技术辅助工具，但最终判断权仍在于对文体规范的深刻理解。 2. 跨文化语境下的文体移植： 考察了不同文化对“正式”与“非正式”、“直接”与“委婉”的理解差异。例如，西方报告中偏好的直接陈述与东方文化中对层级和间接性的强调，在信息传递上的冲突与调和。本书提供了一套“文化敏感性校准表”，帮助作者在国际交流中避免文体误读。 --- 本书特色 1. 体系完备性： 首次将规范文体、商业叙事和修辞策略整合于统一的研究框架下，构建了现代应用文体的三维分析模型。 2. 实证导向： 每一章节均配有数十个源自真实工作场景的案例分析（非文学作品或古典文献），确保理论指导的即时可操作性。 3. 前沿视野： 关注网络语境、人工智能辅助写作对传统文体规范的冲击与挑战，使读者始终站在学科前沿。 4. 应用价值高： 不仅是文科、传播学专业师生的重要参考书，更是需要撰写高质量报告、提案、法律文本或市场推介材料的职场人士的案头必备手册。 《现代应用文体与修辞学》，旨在培养读者透过文字的表象，洞察其背后的交际意图与修辞布局的能力，让每一次书写都成为一次精准而有力的沟通。 ---

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让我印象最深刻的是书中关于“知识发现”部分的论述。作者并没有将这部分内容局限于理论层面，而是花了大量的篇幅来介绍各种实际的挖掘技术和算法。从简单的数据聚类、分类，到更复杂的关联规则挖掘、异常检测，书中都进行了细致的讲解，并且给出了相应的代码示例或者伪代码。我尤其喜欢书中对于一些经典算法的解读，例如 Apriori 算法是如何发现商品之间的关联性的，K-Means 算法是如何将相似的数据点进行分组的。这些理论知识在经过作者的阐释后，变得非常易于理解和应用。更重要的是，书中还探讨了如何根据不同的业务场景来选择合适的挖掘技术，以及如何对挖掘结果进行解释和评估。这对于我这样想要将理论应用于实际工作的人来说，具有极大的指导意义。我甚至尝试着根据书中的方法，对一些公开的数据集进行初步的分析，虽然结果不尽如人意，但整个过程让我对“知识发现”有了更直观的认识。

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翻开这本书，我首先就被其严谨的结构和清晰的逻辑所吸引。虽然我并非技术出身，但书中对于数据仓储的概念讲解，循序渐进，深入浅出，让我这个门外汉也能逐渐领略其中的奥妙。它并没有直接堆砌晦涩难懂的术语，而是从实际应用场景出发，阐述了构建数据仓储的必要性和重要性。比如，它会通过一些生动的案例，说明一个混乱无序的数据环境会对企业的决策造成多大的阻碍，而一个完善的数据仓储又能带来怎样的变革。这种“接地气”的讲解方式，让我觉得这本书不仅仅是技术手册，更像是一本指导实践的路线图。书中对于数据模型的构建、ETL（抽取、转换、加载）过程的详细描述，更是让我受益匪浅。我过去总觉得这些是很高深的技术，但通过作者的讲解，我才明白，原来这里面也有很多可循的规律和优化的方法。而且，书中对于数据治理和数据质量的强调，也让我深感认同，毕竟，“垃圾进，垃圾出”，没有高质量的数据，再精妙的挖掘算法也无济于事。

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这本书的写作风格十分独特，它不像很多技术书籍那样冷冰冰、公式化，而是充满了作者对数据和知识的独特思考。在阅读过程中，我时常能感受到作者在字里行间流露出的对数据世界的好奇和探索精神。它不仅仅是在传授技术，更是在激发读者的思考。比如，在探讨数据仓储的未来发展趋势时，作者提出了很多发人深省的观点，让我开始思考，未来的数据世界会是怎样的？我们又该如何更好地利用数据来驱动创新？书中对于伦理和隐私的讨论，也让我觉得作者不仅有技术深度，更有社会责任感。在信息时代，如何平衡数据利用和个人隐私，是每个人都需要面对的问题。这本书从一个更宏观的视角，引导读者去思考这些问题，这让我觉得它不仅仅是一本技术书，更是一本关于如何与数据共处，如何利用数据创造价值的思想启迪之作。

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这本书的名字着实引起了我的好奇心，"数据仓储与知识发现"。光听这名字，我就脑补出了一个宏大的场景：海量的数据汇聚成一条条信息长河，而我，作为一名探索者，要在这条长河中找到隐藏的宝藏，也就是那些具有价值的知识。我一直觉得，数据本身就像未经雕琢的原石，价值有限，但如果能通过某种方法，比如提炼、分析、组合，就能发现其中蕴含的规律和洞见，那才真正称得上是“知识”。这本书的标题恰好点出了这个核心过程：先构建一个坚实的数据“仓储”，将零散的数据收纳整理，如同建立一个有序的图书馆；然后，在这个基础上进行“知识发现”，这听起来就像是在图书馆里通过各种线索，找到隐藏在书页深处的智慧。我尤其期待书中能够详细阐述如何构建一个高效、灵活且易于扩展的数据仓储系统，因为我知道，这往往是后续一切分析和发现的基础。而且，书中提到的“知识发现”是否包含人工智能、机器学习等前沿技术？那些算法是如何被应用在海量数据中的？这些都是我非常想知道的。毕竟，在这个信息爆炸的时代，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息，已经成为一项极其重要的能力。

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总的来说，这本书是一次非常愉快的阅读体验。它成功地将“数据仓储”这个相对枯燥的技术性概念，与“知识发现”这个充满魅力的探索过程紧密地结合在一起。书中不仅提供了扎实的技术理论和实用的操作方法，更重要的是，它激发了我对数据世界的无限想象。我不再仅仅将数据视为一堆冰冷的数字，而是看到了它们背后蕴含的巨大潜力和无穷价值。通过这本书，我学习到了如何构建一个有序的数据体系，如何从杂乱无章的数据中提炼出有用的信息，如何将这些信息转化为驱动决策和创新的知识。这对于我个人在职业发展上，以及对于我们团队在业务创新上，都将具有深远的影响。我强烈推荐这本书给所有对数据分析、数据挖掘、人工智能等领域感兴趣的朋友，相信你们也会和我一样，在这本书中找到属于自己的宝藏。

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