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名称 | 数据仓库与数据挖掘教程 |
| 索引号 | TP311.13/200665.2 | |
| 分类号 | TP311.13 TP311.13(数据库理论与系统) TP311.1(程序设计) TP311(程序设计、软件工程) TP31(计算机软件) TP3(计算技术、计算机技术) TP(自动化技术计算技术技术) T(工业技术) |
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| 作者 | 陈文伟、 | |
| 出版社 | 北京 : 清华大学出版社, 2011 | |
| ISBN | 978-7-302-25913-8 | |
| 页数 | x, 304页 : 图 ; 26cm | |
| 价格 | CNY29.50 | |
| 标签 | 计算机、 | |
| 简介 | ||
| 注解 | 本书分13章,介绍了数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持、数据挖掘原理、基于信息论的决策树方法、仿生物技术的神经网络、遗传算法、公式发现、知识挖掘、文本挖掘与Web挖掘等内容。 有书目 (第302-304页) | |
书籍简介
《数据仓库与数据挖掘教程(第2版)》主要内容简介:数据仓库与数据挖掘是决策支持的两项重要技术,它们共同的特点是都需要利用大量的数据资源,并从数据资源中提取信息和知识。由于数据资源丰富,因此数据仓库与数据挖掘的决策支持效果显著。《数据仓库与数据挖掘教程(第2版)》系统介绍数据仓库原理,联机分析处理,数据仓库设计与开发,数据仓库的决策支持,数据挖掘原理,基于信息论的决策树方法,基于集合论的粗糙集方法、K-均值聚类、关联规则挖掘,仿生物技术的神经网络,遗传算法,公式发现,知识挖掘,文本挖掘与Web挖掘。
《数据仓库与数据挖掘教程(第2版)》从数据仓库的兴起来说明决策支持的特点,从数据挖掘的理论基础来说明数据挖掘的方法,并通过实例来详细讲解。希望读者在学习之后,亲自在计算机上去实践,这样才能更有效地掌握数据挖掘的方法。











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