數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及其應(yīng)用

第1章 緒 論
1.1 MIS與計算機應(yīng)用
1.2 MIS的開發(fā)方法
1.3 MIS的主要內(nèi)容
1.4 MIS的發(fā)展過程
1.5 MIS面臨的挑戰(zhàn)及數(shù)據(jù)倉庫的出現(xiàn)
1.6 MIS的發(fā)展趨勢
1.7 數(shù)據(jù)倉庫現(xiàn)象的發(fā)生
1.8 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)及其應(yīng)用實例
1.9 國外數(shù)據(jù)倉庫研究的現(xiàn)狀
1.1 0 國內(nèi)數(shù)據(jù)倉庫研究的現(xiàn)狀
1.1 1 建立一個完整的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)需要解決的問題
1.1 2 建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所做的工作
1.1 3 編寫本書的現(xiàn)實意義
第2章 數(shù)據(jù)倉庫的定義解釋、理論與技術(shù)
2.l 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)定義的解釋
2.2 數(shù)據(jù)倉庫的特征
2.3 數(shù)據(jù)倉庫理論的形成
2.4 數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)
第3章 一個完整的數(shù)據(jù)倉庫模型
3.1 數(shù)據(jù)倉庫的模型框架
3.2 數(shù)據(jù)倉庫的核心部分
3.3 一個完整的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)模型
3.4 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中相關(guān)名詞的解釋
3.5 應(yīng)用開發(fā)與數(shù)據(jù)精煉
第4章 數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)庫設(shè)計
4.1 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型的設(shè)計
4.2 概念數(shù)據(jù)模型設(shè)計
4.3 建立信息包圖
4.4 邏輯數(shù)據(jù)模型設(shè)計
4.5 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計
4.6 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型設(shè)計方法的規(guī)范化
第5章 數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用
5.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義及解釋
5.2 數(shù)據(jù)挖掘過程
5.3 數(shù)據(jù)挖掘工具
5.4 數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)與方法
5.5 一個數(shù)據(jù)挖掘的實例
第6章 數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KDD）
6.1 引言
6.2 KDD定義與解釋
6.3 知識定義
6.4 KDD過程
6.5 KDD應(yīng)用實例
第7章 快速發(fā)現(xiàn)相聯(lián)規(guī)則的算法及其應(yīng)用
7.1 引言
7.2 相聯(lián)規(guī)則的定義與解釋
7.3 相聯(lián)規(guī)則在知識管理過程中的應(yīng)用
7.4 相聯(lián)規(guī)則與相聯(lián)規(guī)則應(yīng)用及相關(guān)的概念
7.5 相聯(lián)規(guī)則算法的解釋
7.6 一個實例的運行結(jié)果與分析
7.7 相聯(lián)規(guī)則的改進(jìn)
第8章 預(yù)測及其應(yīng)用
8.1 引言
8.2 預(yù)測的應(yīng)用范圍
8.3 預(yù)測模型所涉及的技術(shù)
8.4 預(yù)測的目標(biāo)、方法和過程
8.5 利用模糊分類解決貸款分類矩陣中的模糊問題
8.6 預(yù)測學(xué)的前景
第9章 預(yù)測模型匯集
9.1 預(yù)測相關(guān)內(nèi)容簡介
9.2 增長曲線模型
9.3 概率預(yù)測法
9.4 確定性決策模型
9.5 風(fēng)險決策模型
9.6 不確定性決策模型
9.7 回歸預(yù)測
9.8 時間序列預(yù)測
9.9 多目標(biāo)決策——層次分析決策技術(shù)
9.10 相聯(lián)規(guī)則內(nèi)容補充與程序介紹
參考文獻(xiàn)