具体描述
《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。《数据仓库与数据挖掘》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，《数据仓库与数据挖掘》都使用Microsoft SQL Server 2005进行了操作实现。《数据仓库与数据挖掘》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。
《数据仓库与数据挖掘》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巩固和掌握所学知识。此外，《数据仓库与数据挖掘》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。
《数据仓库与数据挖掘》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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用户评价
这本书，对我而言，绝对是一次“寻宝”般的阅读体验。我一直对数据世界充满了好奇，但苦于没有系统性的入门指引，总是感觉在数据洪流中迷失方向。《数据仓库与数据挖掘》这本书，就像是为我量身定做的一张航海图，清晰地指引了我前进的方向。在讲解数据仓库的构建时，作者没有止步于理论，而是深入到了设计的每一个细节。我印象特别深刻的是关于“维度建模”的章节，作者用一个超市的销售场景，详细地拆解了事实表和维度表的设计思路，以及如何构建星型和雪花模式。这种直观的讲解方式，让我茅塞顿开，不再对这些概念感到抽象。同样，ETL（Extract, Transform, Load）的过程，在书中也被讲解得明明白白。从数据的抽取、清洗、转换，到最终的加载，每一步都伴随着清晰的解释和实际的考量，让我明白了数据仓库的生命力在于其数据的质量和一致性。而进入数据挖掘的章节，更是让我激动不已。作者以一种非常友好的方式，介绍了各种经典的数据挖掘算法，例如分类、聚类、关联规则等。我特别欣赏书中对于“分类算法”的讲解，它并没有简单地罗列算法名称，而是详细解释了决策树、支持向量机等算法的原理，并且结合了实际的客户流失预测案例，让我能够真正理解这些算法是如何解决实际业务问题的。此外，书中对于“数据预处理”和“模型评估”的深入探讨，也让我受益匪浅。我知道，数据挖掘的效果很大程度上取决于前期的预处理和后期的评估，而这本书提供了非常实用的方法和指导。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》这本书，不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够帮助我理解和运用数据来解决实际问题的“工具书”。它让我对数据世界有了更深的认识，也为我未来的数据探索之旅打下了坚实的基础。
评分《数据仓库与数据挖掘》这本书，绝对是我近期阅读过的最让我印象深刻的一本书籍之一。作为一名在市场营销领域工作多年的从业者，我深知数据的重要性，但一直苦于无法真正地将数据运用到极致。这本书就像一座桥梁，将我从“知道数据很重要”的阶段，带入了“如何高效利用数据”的境界。书的前半部分，详细讲解了数据仓库的构建。作者没有采用枯燥的技术术语，而是通过一系列生动的案例，将数据仓库的设计理念、构建流程以及关键技术，如维度建模、ETL流程等，都阐述得淋漓尽致。我特别喜欢书中关于“数据集成”的讨论，它深入地解析了如何将来自不同源系统的异构数据进行整合，并保持数据的一致性和准确性，这一点对于我们处理分散在各个渠道的营销数据至关重要。在数据挖掘的部分，本书更是给了我很多惊喜。作者系统地介绍了各种常用的数据挖掘技术，例如聚类、分类、关联规则、预测模型等，并结合实际业务场景，展示了如何运用这些技术来解决营销中的实际问题。例如，书中关于“客户细分”的案例，让我深刻理解了如何通过聚类分析，将客户群体进行划分，从而制定更有针对性的营销策略，这对于提升营销活动的ROI有着直接的帮助。另外，本书在“异常值检测”和“特征工程”方面的讲解，也给了我很多实用的技巧。在处理真实的营销数据时，往往存在大量的噪声和冗余信息，而掌握有效的异常值检测和特征工程方法，能够显著提升模型的性能和预测的准确性。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》这本书，是一本集理论深度、实践指导和前瞻性思维于一体的宝藏。它不仅提升了我对数据仓库和数据挖掘的认知，更重要的是，它为我提供了一套解决实际业务问题的系统性方法论，让我能够更加自信地驾驭数据，驱动业务增长。
评分说实话，一开始拿到《数据仓库与数据 mining》这本书，我其实是抱着一种“试试看”的心态。毕竟，数据仓库和数据挖掘这两个领域，听起来就充满了技术术语和复杂的模型，我担心自己会看不懂，或者看完之后依然是一头雾水。但是，当我翻开第一页，就被作者的写作风格深深吸引了。他不是那种枯燥乏味的学者，而是更像一位经验丰富的引路人，用非常接地气的语言，将那些原本晦涩难懂的概念娓娓道来。在讲解数据仓库的构建时，作者并没有一开始就纠结于数据库的底层架构，而是从业务需求出发，引导读者思考“为什么需要数据仓库”，以及“数据仓库应该具备什么样的特征”。我印象最深刻的是关于“维度建模”的部分，作者用一个简单的例子，比如一个超市的销售数据，清晰地解释了事实表和维度表的设计逻辑，以及如何构建星型模式和雪花模式。这种循序渐进的讲解方式，让我觉得特别容易理解。更让我惊喜的是，本书在数据挖掘的部分，同样做得非常出色。作者并没有仅仅罗列算法名称，而是深入浅出地解释了每种算法的工作原理，以及它们在实际场景中的应用。比如，在讲解“关联规则挖掘”时，作者以“啤酒与尿布”的经典案例为引，生动地展示了如何发现商品之间的隐藏联系，这对于优化商品陈列、制定促销策略具有极大的启发意义。另外，本书对于数据挖掘的整个流程，从数据采集、清洗、转换，到模型构建、评估和部署，都进行了详尽的阐述。特别是数据预处理的章节，作者详细介绍了如何处理缺失值、异常值，以及如何进行特征选择和降维，这些都是在实际工作中经常会遇到的难题，而本书提供了非常实用的解决方案。总而言之，《数据仓库与数据 mining》是一本非常值得深入研读的书籍，它不仅提供了扎实的技术知识，更重要的是，它教会了我如何用数据思维去解决实际问题。
评分《数据仓库与数据挖掘》这本书，简直是打开了我通往信息海洋的一扇新大门！作为一名在职场摸爬滚打多年的资深数据分析师，我一直渴望能更系统、更深入地理解数据背后的逻辑，以及如何从海量数据中提炼出真正有价值的洞察。市面上充斥着各种浅尝辄止的书籍，要么过于理论化，要么过于技术化，而《数据仓库与数据挖掘》恰恰找到了那个绝佳的平衡点。它没有一开始就抛出复杂的算法模型，而是循序渐进地从数据仓库的构建基础讲起，将那些抽象的概念，比如维度建模、ETL流程、星型模式、雪花模式等，用生动形象的比喻和贴合实际的案例一一拆解。我尤其喜欢作者在讲解数据仓库生命周期时的细致之处，从需求分析到设计、实施、维护，每一步都给出了详细的指导，让我仿佛身临其境地参与到一次完整的数据仓库项目中。更令人惊喜的是，本书并没有止步于数据的存储和管理，而是将重心巧妙地转移到了“挖掘”上。作者没有回避数据挖掘中的挑战，比如数据预处理的复杂性、模型选择的多样性、以及结果解读的艺术性，而是通过一系列引人入胜的实例，展示了如何运用聚类、分类、关联规则等经典算法解决实际业务问题。例如，书中关于用户行为分析的案例，让我深刻体会到如何通过挖掘购买记录来预测用户偏好，从而实现精准营销，这对于我们零售行业的从业者来说，简直是福音！此外，本书在数据可视化方面也着墨不少，这一点对于我们这些需要将复杂分析结果呈现给非技术背景的领导和同事的人来说，至关重要。它提供了多种可视化工具和技巧的介绍，并强调了如何根据不同的受众和目的，选择最恰当的图表来传达信息，避免了“图表堆砌”的误区。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》是一本集理论深度、实践指导和前瞻性思考于一体的宝藏书籍，强烈推荐给所有希望在数据领域有所建树的同行！
评分当我捧起《数据仓库与数据挖掘》这本书时，我并没有抱有太大的期望，因为我对这两个领域都知之甚少。然而，这本书却给了我一个巨大的惊喜，它以一种非常易于理解的方式，将复杂的技术概念变得生动有趣。作者在讲解数据仓库的构建时，没有一开始就陷入技术细节，而是从“为什么需要数据仓库”这个根本问题出发，引出了数据仓库的定义、目标以及核心原则。我特别喜欢书中关于“维度建模”的详细阐述，作者用一个简单的例子，将事实表和维度表的设计原理讲解得非常透彻，让我能够轻松理解星型模式和雪花模式的区别以及适用场景。ETL（Extract, Transform, Load）的过程，在书中也被描绘得十分清晰，作者不仅解释了每个环节的功能，还强调了数据质量的重要性，这让我意识到了数据仓库建设的复杂性和严谨性。在数据挖掘的部分，本书同样表现出色。作者并没有仅仅介绍算法名称，而是深入浅出地解释了聚类、分类、关联规则等经典算法的原理，并结合实际的商业案例，展示了如何运用这些技术来解决问题。我尤其对书中关于“客户细分”的案例印象深刻，作者通过聚类分析，将客户群体进行了有效的划分，这对于我们制定精准营销策略非常有价值。此外，本书在“数据预处理”和“模型评估”方面的讲解，也非常全面和实用。作者详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行特征选择，以及如何评估模型的性能，这让我能够更有信心地进行数据挖掘实践。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》是一本兼具理论深度和实践指导意义的书籍。它不仅为我打开了数据仓库和数据挖掘的大门，更重要的是，它教会了我如何将这些技术应用于实际业务，从而创造更大的价值。
评分读完《数据仓库与数据挖掘》这本书，我感觉自己像是经历了一场醍醐灌顶的学习。之前，我一直认为数据仓库只是一个存储数据的“大仓库”，而数据挖掘则是一堆神秘的代码和算法。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者用非常清晰、有条理的语言，将数据仓库的构建过程娓娓道来。从最初的需求分析，到如何进行概念设计、逻辑设计，再到物理设计，每一步都讲解得非常细致。我特别欣赏作者在讲解维度建模时，使用的那些贴合实际的例子，比如零售业的销售数据、银行的交易记录等，让我能够非常直观地理解事实表和维度表的设计思路。书中对ETL（Extract, Transform, Load）过程的详细阐述，也让我受益匪浅。我过去一直对ETL的概念感到模糊，而这本书则清晰地解释了数据从源系统抽取、经过清洗和转换，最终加载到数据仓库的每一个细节，让我对其重要性有了更深刻的认识。在数据挖掘的部分，作者同样做得非常出色。他并没有上来就抛出复杂的数学公式，而是先从数据挖掘的目标出发，然后循序渐进地介绍各种经典的挖掘算法。例如，在讲解“关联规则挖掘”时，作者通过生动的例子，让我理解了如何发现隐藏在交易数据中的有趣关联，比如“购买A商品的人也很可能购买B商品”，这对于优化商品陈列和制定交叉销售策略有着极大的指导意义。此外，书中关于“数据预处理”的章节，也给了我非常大的帮助。数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一步，而这本书详细介绍了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和归一化，让我能够更有效地为模型训练做好准备。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》是一本集理论性、实践性和启发性于一身的优秀书籍，它不仅为我提供了扎实的数据仓库和数据挖掘知识，更重要的是，它教会了我如何用数据去发现问题、分析问题、解决问题，真正实现数据的价值。
评分读完《数据仓库与数据挖掘》这本书，我感觉自己像是完成了一次“数据思维”的全面升级。作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的专业人士，我一直致力于从数据中提炼价值。然而，这本书让我意识到，在此之前，我的理解还停留在表面。作者在讲解数据仓库的构建时，并没有局限于技术细节，而是从宏观的战略层面，阐述了数据仓库在企业信息系统中的重要地位和作用。我对书中关于“ETL流程”的细致解读尤为欣赏，它让我深刻理解了如何将来自各种异构数据源的海量数据，经过清洗、转换和集成，最终构建成一个统一、可靠的数据集，为后续的数据分析和挖掘奠定坚实的基础。在数据挖掘的章节，本书更是将我的视野推向了新的高度。作者系统地介绍了各种主流的数据挖掘技术，从经典的聚类、分类算法，到更具前瞻性的文本挖掘和时间序列分析。我特别喜欢书中对“决策树”和“神经网络”的讲解，作者通过生动的案例，展示了这些模型如何从复杂的数据中学习模式，并进行预测。例如，书中关于“客户信用风险评估”的案例，让我深刻体会到如何利用数据挖掘技术来辅助金融决策，从而规避潜在的风险。此外，本书在“数据可视化”和“数据治理”方面的讨论，也让我受益匪浅。我认识到，数据挖掘的最终目的是为了支持业务决策，而高效的可视化和完善的数据治理，是实现这一目标的关键环节。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》是一本集理论深度、实践指导和前瞻性思考于一体的经典之作。它不仅为我提供了扎实的数据仓库和数据挖掘知识，更重要的是，它教会了我如何以一种更加系统化、战略化的方式来驾驭数据，从而在日益激烈的数据驱动时代脱颖而出。
评分《数据仓库与数据挖掘》这本书，绝对是我近期读到的最有价值的书籍之一。作为一名在电子商务领域摸爬滚打多年的资深产品经理，我一直深知数据对于产品优化和用户体验提升的重要性，但苦于缺乏系统性的指导，总是在数据分析和挖掘的道路上磕磕绊绊。《数据仓库与数据挖掘》这本书，就像是为我量身打造的“数据宝典”。它从数据仓库的构建开始，循序渐进地讲解了如何设计、实现和维护一个高效、可扩展的数据仓库。我特别喜欢书中关于“维度建模”的章节，作者用非常直观的比喻，将事实表和维度表的设计思路阐述得明明白白，让我能够轻松理解星型模式和雪花模式的优劣，以及如何根据实际业务需求进行选择。ETL（Extract, Transform, Load）过程的详细讲解，也让我受益匪浅，我明白了数据从源系统到数据仓库的每一个环节都至关重要，也体会到了保证数据质量的复杂性和必要性。更令我惊喜的是，本书在数据挖掘部分，将各种复杂的算法用非常易于理解的方式呈现出来。作者结合了大量的电商实际案例，例如用户行为分析、商品推荐、客户流失预测等，让我深刻理解了聚类、分类、关联规则等算法是如何在实际业务中发挥作用的。我尤其对书中关于“关联规则挖掘”的讲解印象深刻，它让我看到了如何从海量的交易数据中发现用户购买习惯的隐藏关联，从而优化商品陈列和制定交叉销售策略，这对于提升GMV有着直接的帮助。此外，本书在“数据预处理”和“模型评估”方面的指导，也给了我很多实用的技巧，让我能够更有效地进行数据挖掘的实践。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》是一本兼具理论深度和实践价值的优秀书籍。它不仅提升了我对数据仓库和数据挖掘的认知，更重要的是，它为我提供了一套系统性的方法论，让我能够更加自信地运用数据来驱动产品决策和业务增长。
评分这是一本真正让我感到“收益匪浅”的书。作为一名在互联网公司负责产品数据分析的岗位上工作了数年的人，我一直觉得自己在数据方面有着不错的理解，但总感觉少了点体系，少了点能够“点石成金”的工具。 《数据仓库与数据挖掘》这本书，恰好填补了我在这方面的空白。它不仅仅是简单的技术堆砌，而是将理论与实践、概念与应用完美地结合在了一起。我特别喜欢书中关于数据仓库的章节，作者深入浅出地讲解了如何从零开始构建一个高效、可扩展的数据仓库。从数据的抽取、转换、加载（ETL）的每一个环节，到维度建模中的事实表和维度表的设计原则，再到星型模式和雪花模式的优劣势分析，都讲解得非常透彻。我甚至可以根据书中的指导，在脑海中勾勒出一个完整的数据仓库架构蓝图。更令人兴奋的是，本书在数据挖掘的部分，给了我很多全新的视角。作者并没有回避数据挖掘的复杂性，而是将聚类、分类、关联规则、回归等算法，用通俗易懂的方式呈现出来。尤其是在讲解“分类算法”时，作者结合了实际的客户流失预测案例，让我深刻理解了如何利用历史数据来识别潜在的流失客户，从而提前采取干预措施，这对于我们提升用户留存率至关重要。此外，书中关于“异常值检测”的讨论，也给我带来了很大的启发。在处理真实世界的业务数据时，异常值往往会干扰模型的准确性，而本书提供了多种检测和处理异常值的方法，让我能够更有效地清洗数据，构建更鲁棒的模型。本书的另一个亮点在于，它不仅仅停留在技术层面，而是强调了数据挖掘的最终目的——为业务决策提供支持。作者通过大量的案例分析，展示了如何将数据挖掘的结果转化为 actionable insights，从而推动业务增长。总而言之，《数据仓库与数据挖掘》是一本兼具理论深度和实践价值的书籍，它不仅提升了我的专业技能，更重要的是，它改变了我看待和利用数据的方式。
评分《数据仓库与数据 Mining》这本书，就像是我打开了一个全新的数据世界的大门。作为一名非技术背景的数据爱好者，我一直对数据仓库和数据挖掘这两个概念感到既神秘又渴望。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者并没有用晦涩难懂的语言来描述，而是用非常生动、形象的比喻和案例，将这些复杂的技术概念变得触手可及。在讲解数据仓库的构建时，作者从根本的业务需求出发，循序渐进地介绍了数据仓库的设计理念、构建流程以及关键技术。我特别喜欢书中关于“维度建模”的章节，作者用一个非常贴近生活的例子，将事实表和维度表的设计逻辑清晰地展现出来，让我一下子就明白了星型模式和雪花模式的区别，以及它们在不同场景下的应用。ETL（Extract, Transform, Load）的过程，在书中也被细致地描绘，作者强调了数据质量的重要性，以及如何保证数据在抽取、转换、加载过程中的准确性和一致性。这对于我理解数据仓库的价值至关重要。在数据挖掘的部分，本书同样精彩纷呈。作者没有简单地罗列算法，而是深入浅出地解释了聚类、分类、关联规则等经典算法的原理，并结合了大量的实际应用案例，让我看到了数据挖掘在商业决策中的巨大潜力。例如，书中关于“市场篮子分析”的案例，让我深刻理解了如何通过挖掘交易数据来发现商品之间的隐藏关联，从而优化商品陈列和促销策略。此外，本书在“数据预处理”和“模型评估”方面的讲解，也给了我非常实用的指导。我认识到，一个好的数据挖掘结果，离不开高质量的数据和严谨的模型评估。总而言之，《数据仓库与数据 Mining》是一本兼具理论深度和实践价值的优秀书籍。它不仅为我提供了扎实的数据仓库和数据挖掘知识，更重要的是，它点燃了我对数据探索的热情，让我能够更加自信地运用数据来解决实际问题。
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