数据仓库与数据挖掘是与计算机、信息类等相关 专业的核心课程。张兴会等编著的《数据仓库与数据 挖掘工程实例》采用提出问题、分析问题、解决问题 的思路，通过工程实例介绍了SQL Server 2005和 Weka软件的使用方法以及联机分析处理技术、关联规 则方法、决策树方法、贝叶斯方法、人工神经网络方 法、聚类分析方法、线性回归方法等数据仓库与数据 挖掘技术。
数据仓库与数据挖掘工程实例结构严谨，条理清晰，语言浅显易懂，循序 渐进地表达了知识内容；坚持理论与实际相结合，知 识理论与具体实现方法相结合，使技术实现具体化、 生动化、可操作化；工程实例的实现过程建立在 SQLServer2005和Weka软件的基础上，以帮助读者在 学习后达到学以致用的效果。本书可以和《数据仓库 与数据挖掘技术》教材配合使用，旨在帮助读者在学 习数据仓库与数据挖掘理论知识的基础上，通过学习 工程实例分析，较好地掌握数据挖掘与数据仓库构建 模型的操作过程，进一步提高对信息管理和利用能力 。
数据仓库与数据挖掘工程实例可以作为计算机、信息类等专业本科生数据 挖掘课程的教材，也可以作为其他专业技术人员的自 学参考书。
目录
- 实例1 基于联机分析处理技术的税务审计分析
- 1.1 任务描述
- 1.2 技术原理
- 1.2.1 联机分析处理的定义
- 1.2.2 联机分析处理的一些具体操作
- 1.3 具体实现
- 1.3.1 建立数据库
- 1.3.2 新建数据源
- 1.3.3 新建数据源视图
- 1.3.4 浏览数据
- 1.3.5 数据分析
- 1.4 案例总结
- 实例2 基于关联规则方法的网上交易服务质量评价分析
- 2.1 任务描述
- 2.2 技术原理
- 2.2.1 关联规则的概念
- 2.2.2 Apriori算法
- 2.3 具体实现
- 2.4 案例小结
- 实例3 基于Weka KnowledgFlow模块的大学生专业方向预测分析
- 3.1 任务描述
- 3.2 技术原理
- 3.2.1 数据收集和准备
- 3.2.2 模型选择
- 3.3 具体实现
- 3.3.1 数据预处理
- 3.3.2 建立和使用知识流
- 3.4 案例小结
- 实例4 基于决策树方法的网球运动天气状况评价分析
- 4.1 任务描述
- 4.2 技术原理
- 4.2.1 决策树的概念
- 4.2.2 信息论的基本概念
- 4.2.3 ID3建树算法
- 4.3 具体实现
- 4.4 案例小结
- 实例5 基于Weka Experimenter模块的人力资源管理挖掘模型选择分析
- 5.1 任务描述
- 5.2 技术原理
- 5.2.1 挖掘类型确定
- 5.2.2 数据收集和准备
- 5.3 具体实现
- 5.3.1 数据预处理
- 5.3.2 模型比较和选择
- 5.4 案例小结
- 实例6 基于贝叶斯方法的证券客户流失预警分析
- 6.1 任务描述
- 6.2 技术原理
- 6.2.1 朴素贝叶斯分类算法
- 6.2.2 朴素贝叶斯分类举例
- 6.3 具体实现
- 6.4 案例小结
- 实例7 基于人工神经网络方法的信贷数据分析
- 7.1 任务描述
- 7.2 技术原理
- 7.2.1 BP神经网络结构
- 7.2.2 BP神经网络学习算法
- 7.3 具体实现
- 7.3.1 数据准备
- 7.3.2 挖掘流程
- 7.4 案例小结
- 实例8 基于K-means方法的栀子花聚类分析
- 8.1 任务描述
- 8.2 技术原理
- 8.3 具体实现
- 8.4 案例小结
- 实例9 基于线性回归方法的汽车油耗预测分析
- 9.1 任务描述
- 9.2 技术原理
- 9.3 具体实现
- 9.4 案例小结
- 实例10 基于决策树方法的中文文本自动分类分析
- 10.1 任务描述
- 10.2 技术原理
- 10.2.1 文本挖掘的概念
- 10.2.2 文本分词技术
- 10.2.3 文本特征表示
- 10.3 具体实现
- 10.4 案例小结
- 附录A SQL Server 2005的安装
- A1 任务描述
- A2 具体实现
- 附录B Weka软件的安装和数据转换
- B1 任务描述
- B2 具体实现
- 参考文献
