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本文目录一览：
数据仓库和数据挖掘的图书目录:
1、出版者的话：译者序：前言：探讨了数据仓库的历史演变和重要性。关于作者：本书作者对数据仓库的发展有着深入理解。
2、在Excel中学习数据挖掘，我们可以从理解数据挖掘的基本概念开始。第1章阐述了数据挖掘的定义，它旨在通过分析大量数据发现趋势、预测未来情况并寻找最佳解决方案。数据挖掘与统计分析密切相关，可以利用Excel进行初步的数据挖掘，如使用平均值作为简单预测方法。
3、本书从数据库角度看待数据挖掘，强调效率（Efficiency）。按照本书观点，数据挖掘是从存储在数据库、数据仓库或者其他信息库中的大量数据中发现知识的过程。
4、《数据仓库与数据挖掘》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。
浅谈数据仓库和数据挖掘本质
1、数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。
2、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。
3、数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。
4、数据仓库与数据挖掘的联系 (1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。
数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)
数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。
数据仓库与数据挖掘的联系 (1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。
二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较：（1）出发点不同：数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题设计的。
但他们又有不同，OLAP是验证型的分析工具，而数据挖掘是预测型的工具。
数据仓库与数据挖掘教程的内容提要
1、《数据仓库与数据挖掘》主要介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本原理和应用方法，全书共分为12章，主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。
2、《数据仓库与数据挖掘教程》是一部关于数据处理的高校教材，全书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应用，数据挖掘原理、信息论的决策树方法、集合论的粗糙集方法、关联规则、公式发现、神经网络、遗传算法、文本挖掘与web挖掘，以及数据仓库与数据挖掘的发展。
3、本书介绍了以数据仓库、数据挖掘和联机分析为核心技术的商务智能的基本概念、基本原理、开发方法、开发工具、应用领域和管理方法等内容。
4、内容包括：数据挖掘概论： [概念、原因、功能] 数据挖掘与数据仓库 关联规则 分类的概念与技术 聚类分析 神经网络 WEB挖掘 挖掘准备 行业应用等 这些都是我们的课程内容，希望对你有帮助。来源：商业稚嫩和数据仓库爱好者 提供，商业智能和云计算。。陪训，有这个基础课。
5、浅谈数据挖掘与数据仓库 1数据挖掘 1数据挖掘与传统数据分析的区别 数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
6、整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。 实验一 K-Means聚类算法实现 实验目的 通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。
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