《高等院校本科应用型经管专业规划教材:数据仓库与数据挖掘导论》为数据仓库与数据挖掘的基础教程，是作者多年来从事数据仓库与数据挖掘课程教学经验的梳理和总结。为了增强内容的直观性和可理解度，《高等院校本科应用型经管专业规划教材:数据仓库与数据挖掘导论》以大量图、表、实例融入其中。
全书共分为四篇14章。第一篇为导引，共分2章：用实例和实例分析引导学生理解数据仓库与数据挖掘的概念内涵及其产生背景。第二篇为数据仓库，共分5章：详细介绍了数据仓库的体系结构及其组成部分的功能；从商业需求的角度介绍了数据仓库维度建模方法和联机分析处理操作；介绍了元数据在数据仓库建设中的重要性、分类方法与作用。第三篇为数据挖掘，共分4章：通过浅显易懂的语言及实例，深入浅出地介绍了关联分析方法、神经网络算法、决策树算法和聚类分析方法。第四篇为实验与工具，共分3章：提供了数据仓库实验、神经网络建模实验、决策树与关联分析实验，强化培养学生的应用能力。
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数据挖掘技术已经广泛用于政府机关、银行、保险、零售、电信、医药和研究领域。最近，越来越多的数据挖掘工作开始使用R工具来完成，R是一个用于统计计算和制图的免费软件。在最近的调
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大数据可视化容许运用图型、图象处理、计算机视觉及其操作界面，根据表述、模型及其对立体式、表层、特性及其动漫的显示信息，对统计数据多方面数据可视化表述，大数据可视化技术性
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大数据的搜索与挖掘，在当今的互联网+时代是很有必要的。本书提出的分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化方案是基于ELK Stack而提出的，它能有效应对海量大数据所带来的分布式存储与处理
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这书详细全方位地叙述大数据挖掘的定义、方式 、技术性和*研究进展。这书对前两版干了全方位修定，提升和再次机构了全书的技术性內容，重中之重阐述了数据预处理、经常方式发掘、归类
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