数据仓库与数据挖掘教程

定　　价：27 元

• 作者：张益嘉主编
• 出版时间：2023/4/1
• ISBN：9787563244157
• 出 版 社：大连海事大学出版社

• 中图法分类：TP311.13 
• 页码：136
• 版次：1
• 开本：26cm

内容简介

本书是大连海事大学研究生教材, 包含8章: 数据仓库与数据挖掘概述; 数据仓库结构; 模型与元数据; 数据特征与预处理; 联机分析处理; 关联规则挖掘原理; 分类规则挖掘; 聚类分析方法; 神经网络与深度学习。

目 录

1 数据仓库与数据挖掘的概述

1.1 数据仓库的概述

1.2 数据挖掘的概述

1.3 数据仓库与数据挖掘

习题1

2 数据仓库结构、模型与元数据

2.1 数据仓库结构

2.2 数据仓库模型

2.3 数据抽取、转换和装载

2.4 元数据

习题2

3 数据特征与预处理

3.1 数据对象与类别

3.2 数据特征的统计描述

3.3 数据预处理

习题3

4 联机分析处理

4.1 OLAP的概述

4.2 OLAP的多维数据分析

4.3 OLAP系统的分类

4.4 OLTP与OLAP融合的前沿技术

习题4

5 关联规则挖掘

5.1 关联规则挖掘原理

5.2 Apriori算法

5.3 关联规则的评价方法

5.4 关联规则挖掘及其算法

习题5

6 分类规则挖掘

6.1 分类规则挖掘原理

6.2 决策树分类方法

6.3 贝叶斯分类方法

6.4 分类规则挖掘及其方法

习题6

7 几聚类分析方法

7.1 聚类分析原理

7.2 聚类分析算法

7.3 聚类质量评价

习题7

8 神经网络与深度学习

8.1 神经网络与深度学习的概述

8.2 前馈神经网络

8.3 卷积神经网络

8.4 循环神经网络

8.5 注意力机制

习题8

参考文献

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