數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是計算機軟件和計算機應(yīng)用專業(yè)的核心課程之一，在眾多的計算機系統(tǒng)軟件和應(yīng)用軟件中都要用到各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，僅掌握幾種計算機語言是難以應(yīng)付眾多復(fù)雜的課題的。要想有效地使用計算機，還必須學習數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的有關(guān)知識。
在系統(tǒng)闡述數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)的產(chǎn)生、發(fā)展，以及相關(guān)概念、原理、基本方法的基礎(chǔ)上，從實用的角度出發(fā)，對數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)、分類、聚類、序列等算法和技術(shù)進行了剖析，對每種技術(shù)均提供了代表性算法。同時，結(jié)合作者近年來所做的研究，對數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用問題進行了分類論述。
第1章 導(dǎo)論
1.1 數(shù)據(jù)挖掘的社會需求
1.2 什么是數(shù)據(jù)挖掘
1.3 數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)來源
1.4 數(shù)據(jù)挖掘的分類
1.4.1 分類分析
1.4.2 聚類分析
1.4.3 關(guān)聯(lián)分析
1.4.4 序列分析及時問序列
1.4.5 孤立點分析
1.4.6 其他分析
1.5 數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)與運行過程
1.5.1 數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)
1.5.2 數(shù)據(jù)挖掘的步驟
1.5.3 實例
1.5.4 數(shù)據(jù)挖掘的過程模型
1.5.5 數(shù)據(jù)挖掘主要廠商和產(chǎn)品
1.6 數(shù)據(jù)挖掘與其他相關(guān)技術(shù)
1.6.1 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)
1.6.2 數(shù)據(jù)挖掘與聯(lián)機分析處理
1.6.3 數(shù)據(jù)挖掘與信息檢索
1.6.4 數(shù)據(jù)挖掘與機器學習
1.6.5 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)融合
1.6.6 數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學
1.6.7 數(shù)據(jù)挖掘與專家系統(tǒng)
1.6.8 數(shù)據(jù)挖掘與決策支持系統(tǒng)
1.6.9 數(shù)據(jù)挖掘與客戶關(guān)系管理
1.6.10 軟硬件發(fā)展對數(shù)據(jù)挖掘的影響
1.6.11 XML與面向Web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
1.7 數(shù)據(jù)挖掘工具的評價標準
1.8 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
1.9 數(shù)據(jù)挖掘的要求及挑戰(zhàn)

第2章 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)
2.1 數(shù)據(jù)倉庫概述
2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義
2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫查詢系統(tǒng)
2.1.3 OLTP與OLAP
2.1.4 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市
2.1.5 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
2.1.6 數(shù)據(jù)倉庫中的元數(shù)據(jù)管理
2.2 數(shù)據(jù)倉庫的建模
2.2.1 星型模型
2.2.2 雪花模型
2.2.3 混合模型
2.2.4 多維數(shù)據(jù)模型
2.3 聯(lián)機分析處理
2.3.1 OLAP的功能及體系結(jié)構(gòu)
2.3.2 OLAP數(shù)據(jù)組織模型
2.3.3 OLAP的Web結(jié)構(gòu)
2.3.4 OLAP數(shù)據(jù)查詢機制
2.4 海威數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)簡介
2.4.1 Highway Decision Center V1.0系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2.4.2 Highway Decision Center V2.0系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2.4.3 海威數(shù)據(jù)倉庫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.5 數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用舉例
2.5.1 信用卡資信分析
2.5.2 貸款分析