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我想学习数据仓库和数据挖掘,请大家给我推荐一本书
年华似水
2011-09-20 10:50:51
我想学习数据仓库和数据挖掘,请大家给我推荐一本书
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wlilina
2011-10-11
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可以看1楼推荐的书,不过这本书理论性较强,再结合下面这本书进行实验可能更好一些
SQL Server 2005数据挖掘实例分析
作者:王欣 (作者), 徐腾飞 (作者), 唐连章 (作者)
出版社: 中国水利水电出版社; 第1版 (2008年3月1日)
SQL Server 2005数据挖掘实例分析》对主要的挖掘技术提供了详细的SQL Server 2005数据挖掘的实例,读者通过案例来实验性地建立和检验数据挖掘模型。
zhuxu1234
2011-10-11
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先看看《数据仓库》吧,了解下基础知识在看数据挖掘的书
l_itaolitao
2011-09-26
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其实建议你先看SQL SERVER2008,里面有多维数据分析之类的。。然后才是挖掘。可以基于SQL SERVER的数据仓库,然后再去SAS方向发展挖掘
tiangtangcao
2011-09-23
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如果是一本书呢,我推荐:
《数据挖掘概念与技术》
原书名: Data Mining:Concepts and Techniques
原出版社: Morgan kaufmann
作者: (加)Jiawei Han Micheline Kamber [作译者介绍]
译者: 范明 孟小峰 译等
丛书名: 计算机科学丛书
出版社:机械工业出版社
ISBN:7111090489
数据挖掘是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。本书从数据库角度全面、系统地介绍数据挖掘的基本概念、基本方法和基本技术以及数据挖掘的最新进展,是一本可读性极佳的教材。
本书全面而深入地叙述了数据库技术的发展和数据挖掘应用的重要性,数据仓库和OLAP(联机分析处理)技术,数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换、数据归约的方法),数据挖掘技术(包括分类、预测、关联和聚类等基础概念和技术),先进的数据库系统中的数据挖掘方法,数据挖掘的应用和一些具有挑战性的研究问题。作者注重实效,将以上内容辅以实例,对每类问题均提供代表性算法,并给出每一技术具体的应用法则。该书由10章及两个附录组成。通过本书的学习,读者可以对数据挖掘的整体结构、概念和技术有深入的认识和了解,并且可以熟悉数据挖掘的基本原理和发展方向。
本书适合作为相关专业高年级本科生的选修课教材,特别适合作为研究生的专业课教材,同时也可供从事数据挖掘研究和应用开发工作的相关人员作为必备的参考书。
作者简介:
Jiawei Han(韩家炜)教授是数据库领域国际知名的学者。他早年就读于郑州大学,后赴美国留学,在威斯康辛大学获硕士和博士学位。毕业后,他曾在美国西北大学任教,1988年起在加拿大西蒙·弗雷泽大学任教,现任计算科学系教授、智能数据库系统研究实验室主任。他是KDD等十几个国际学术会议的程序委员会委员,《IEEE知识与数据工程汇刊》、《数据挖掘与知识发现》等多种学术期刊的编委。韩家炜教授在演绎数据库、数据挖掘、数据库系统等方面的研究一直居领先地位。他先后在国际著名学术刊物和重要国际学术会议上发表论文100余篇,主持开发了数据挖掘系统DBMiner。《数据挖掘:概念和技术》建立了一个学习数据挖掘的有组织的框架,也融入了韩家炜教授从事数据挖掘研究十余年的心血。
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数据挖掘
和个性化搜索引擎研究.rar
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集体智慧编程(源代码)
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系统(
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本系统研究的课题主要意义是通过完成这个图书管理系统,方便管理者的管理以及用户所需要查询的书籍,使大家在尽可能短的时间内完成对所需要图书的图书。详细设计部分包括数据管理,数据采集的方法,数据预处理的方法,给出个人模块的详细设计步骤。对图书图书
数据挖掘
系统进行调研,采集读者图书资源的数据,运用
数据挖掘
技术,通过聚类分析和关联规则的使用,对图书归类分布、读者图书
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、馆藏书籍采购决策等工作行成分析采集,然后进行设计。第四,系统的实现:实现系统的具体界面,包括图书系统主界面,挖掘界面,信息查询界面等。
数据仓库
与
数据挖掘
数据仓库
与
数据挖掘
第一章:
数据仓库
和
数据挖掘
概述 1.1
数据仓库
的产生
数据仓库
与
数据挖掘
:
数据仓库
和联机分析处理技术(存储)。
数据挖掘
:在大量的数据中心挖掘感兴趣的知识、规则、规律、模式、约束(分析)。
数据仓库
用于决策分析:
数据仓库
:是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,并不是‘大型数据库’。
数据仓库
与数据库的区别: 数据库
数据仓库
事务处理 决策分析 保持事务处理的当前状态 保存过去和当前的数据 大量数据库
数据仓库
及
数据挖掘
一、
数据仓库
概述 二、
数据仓库
的建设 三、
数据仓库
的分类 四、
数据仓库
的设计方法 五、
数据挖掘
1、概述 2、常用技术与方法 3、应用
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