数据仓库与数据挖掘技术原理及应用
姚家奕编著
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姚家奕编著
本书从逻辑层次上分为导论、原理、技术和实践四大部分，第1~2章是导论部分，介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念，及其最新应用情况。第3~9章是原理部分，介绍了数据仓库、OLAP和数据挖掘技术的基本原理以及算法。第10~14章是技术部分，系统介绍了OLAP分析功能、多维数据集设计、维度和指标的建立、MDX语言的应用、多维数据集的优化、数据挖掘和管理技术。第15章是实践部分，以一个实际的数据仓库系统开发项目为背景，详细介绍了该系统的体系结构设计和模型设计。
本书前三分之一，一直在和（数据库＋统计学）模式较劲；第二个三分之一，讲述了（数据仓库+数据挖掘）的各种原理及美好前景；后三分之一讲新模式的现实应用，虽然理想很丰满，但也指出了现实很骨感。 本书对比下的两种模式，前一种现在运用比较广泛，尤其是在大数据云计算普及的现阶段，但是缺点也是显而易见的，那就是二位属性限制了其可拓展性，以及数据分析缺少前瞻性；后一种模式产生的时间也是上世纪末期，但由于比较高端，实施费时且耗资巨大，应用被局限于大型超大型企业集团。两种模式都经过二十多年的发展，利弊显现，第二种模式随着理论的完善，技术日臻成熟，建设成本逐渐下降，以及三维乃至多维层面的前瞻性解决方案及应用前景，被更多行业和单位应用应该可以预见。
本以为只有国外翻译过来的书啰嗦，车轱辘话连着讲，看了这个猛然醒悟，原来国内教材也是这样
简单翻了一下，还不错，有一些总结可以参考。