清华出版的数据仓库和数据挖掘陈志泊等的讲义

数据仓库和数据挖掘是信息技术领域的两个重要分支，它们在大数据分析和商业智能中扮演着核心角色。这份由陈志泊等作者编写的讲义详细介绍了这两个主题，为学习者提供了丰富的理论基础和实践指导。 让我们从数据仓库开始。数据仓库是一个集中的、面向主题的、非易失的、随时间变化的且用于决策支持的数据集合。在"第1章 数据仓库的概念与体系结构.ppt"中，你将了解到数据仓库的基本概念，包括其与操作型数据库的区别，以及OLAP（在线分析处理）的概念。此外，还会讨论数据仓库的体系结构，包括数据源、ETL（抽取、转换、加载）过程、数据存储和前端工具。 接着，"第2章 数据仓库的数据存储与处理.ppt"会深入到数据仓库的内部工作原理，如数据模型、数据分区、多维模型（如星型、雪花型和星座型模式）以及数据立方体的构建。这部分将帮助你理解如何高效地存储和查询大量数据。 "第3章 数据仓库系统的设计与开发.ppt"则涵盖了数据仓库设计的步骤，包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计，以及如何进行性能优化。此外，还可能涉及数据仓库的生命周期管理和更新策略。 接下来，我们转向数据挖掘。"第4章 关联规则.ppt"会介绍关联规则学习，这是一种发现数据中项集之间有趣关系的方法，如著名的“啤酒与尿布”例子。"第5章 数据分类.ppt"则讲解了监督学习，包括决策树、朴素贝叶斯和神经网络等分类算法。"第6章 数据聚类.ppt"探讨无监督学习，特别是聚类技术，如K-means和层次聚类。 "第7章 贝叶斯网络.ppt"详细阐述了贝叶斯方法，这是一种基于概率的推理框架，广泛应用于预测分析和不确定性建模。"第12章 文本和Web挖掘.ppt"则涉及了特定领域的数据挖掘技术，如文本分析和搜索引擎优化。 此外，"PPT.rar"可能包含额外的演示文稿，而"031845-01.txt"可能是笔记或补充资料。这些资源将提供更广泛的视角和深入的理解。 这份讲义全面覆盖了数据仓库的构建和数据挖掘的关键技术，对于想要深入理解这两个领域的读者来说，是一份宝贵的参考资料。通过学习，你可以掌握如何构建高效的数据仓库，以及如何从海量数据中发现有价值的信息，这对于在当今数据驱动的世界中做出明智决策至关重要。