数据仓库与数据挖掘（第二版）/21世纪高等学校计算机专业核心课程规划教材
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本书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。
内容简介
本书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。
本书既重视理论知识的讲解，又强调应用技能的培养。每章首先介绍算法的主要思想和理论基础，之后利用算法去解决实例中给出的任务，而且对于数据仓库的组建方法和多数章节中的数据挖掘算法，书中都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。通过对具体实例的学习和实践，使读者掌握数据仓库和数据挖掘中必要的知识点，达到学以致用的目的。
本书每章均配有习题，习题形式为选择题、简答题和操作题，可以帮助读者进一步掌握和巩固所学知识。此外，本书提供多媒体教学课件和习题参考答案，读者可到清华大学出版社网站http://www.tup.com.cn/下载。
本书可以作为高等学校计算机及相关专业本科、研究生的数据仓库和数据挖掘教材，也可供相关领域的广大科技工作人员和高校师生参考。
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