具体描述
《数据仓库与数据挖掘技术》内容简介：数据仓库与数据挖掘是计算机专业和其他一些与计算机技术关系密切专业必修的核心课程。《数据仓库与数据挖掘技术》系统地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、相关知识和基本方法，每种数据挖掘方法都有详尽的实例描述和具体实现步骤。《数据仓库与数据挖掘技术》结构严谨，条理清晰，语言浅显易懂，循序渐进地表达了知识内容；《数据仓库与数据挖掘技术》坚持理论与实际相结合，概念和具体方法相结合，使知识具体化，生动化；实例实现的过程建立在sql 2005数据挖掘软件的基础上，以帮助读者在学习后达到学以致用的目的。
《数据仓库与数据挖掘技术》可以作为计算机类、信息类等相关专业本科生数据挖掘课程的教材，也可以作为其他专业技术人员的自学参考书。
现代企业数字化转型与流程再造：深度解析与实践指南 本书聚焦于当前企业在面对数字化浪潮时所面临的核心挑战，系统性地阐述了如何通过战略规划、流程优化与技术赋能，实现全面的数字化转型与业务流程的深度再造。本书旨在为企业高层管理者、IT架构师、业务流程优化专家以及希望深入理解现代企业运营模式变革的专业人士提供一套全面、可操作的实践框架和理论指导。 第一部分：数字化转型的战略蓝图与驱动力 第一章：理解数字化时代的商业范式转移 本章深入剖析了当前宏观经济环境、技术迭代速度（如5G、物联网、边缘计算的普及）如何颠覆传统的商业逻辑。我们将探讨“客户体验至上”、“平台化生态系统构建”和“敏捷运营”成为新的竞争核心的深层原因。内容涵盖了从工业时代思维到信息时代思维的转变，以及企业必须建立的数字文化基础。 1.1 外部环境的剧变： 深度分析VUCA（易变性、不确定性、复杂性、模糊性）环境对企业战略制定的影响。 1.2 核心价值链重塑： 探讨如何识别和强化驱动未来增长的关键价值链节点，区别于传统价值链的静态视角。 1.3 领导力的变革要求： 阐述数字化转型对组织层面的领导力提出了哪些新的要求，包括风险偏好、跨职能协作与赋权机制的建立。 第二章：构建面向未来的数字化战略 本章提供了一套结构化的方法论，用于制定与企业长期愿景高度一致的数字化战略。重点在于如何将战略目标转化为可执行的、量化的数字化路线图。 2.1 现状评估与差距分析（As-Is to To-Be）： 采用成熟度模型（如CMMI的变体）对现有IT架构、流程成熟度及员工数字素养进行全面评估，识别核心差距。 2.2 数字化目标设定与优先级排序： 引入“影响-可行性”矩阵，指导企业确定投资回报率最高、业务影响最显著的数字化项目，避免“撒胡椒面”式的技术堆砌。 2.3 组织架构的适应性调整： 讨论如何设计支持敏捷开发、DevOps实践以及跨职能团队协作的组织结构，打破传统的部门墙。 第二部分：业务流程的深度再造（BPR 3.0） 第三章：流程数字化诊断与建模 本章将流程再造提升到新的高度，强调“数字化先行”的思维模式。重点在于如何利用先进的建模工具和技术对现有流程进行精确捕获、分析和优化，为自动化打下坚实基础。 3.1 流程建模的高级技术： 详细介绍BPMN 2.0规范在复杂流程映射中的应用，以及如何整合事件驱动架构（EDA）的思维来描述流程的动态性。 3.2 瓶颈识别与效率量化： 引入离散事件模拟（Discrete Event Simulation）技术，而非简单的线性分析，用于预测流程变更后的性能指标（如吞吐量、等待时间）。 3.3 价值流映射的数字化拓展： 探讨如何将物理世界中的物料流、信息流与数字世界的决策流进行一体化映射。 第四章：自动化与智能化的融合应用 这是流程再造的核心环节，探讨如何利用自动化技术和新兴人工智能技术来重塑流程执行的各个环节，实现“流程的自适应性”。 4.1 流程自动化（RPA与IPA）的深度集成： 不仅仅是简单的任务录制，而是探讨如何构建机器人流程自动化（RPA）与智能流程自动化（IPA）相结合的自动化工厂。重点分析如何处理非结构化数据输入和复杂决策点。 4.2 决策管理系统（DMS）的构建： 详细介绍如何将企业规则和逻辑从应用程序代码中分离出来，通过DMS实现流程决策的透明化、快速调整和审计。 4.3 认知自动化与异常处理： 探讨如何结合自然语言处理（NLP）和机器学习模型，使流程具备处理罕见情况（Exceptions）和自我优化的能力，减少对人工干预的依赖。 第三部分：技术基石与架构演进 第五章：云原生与微服务架构在流程重构中的作用 本章阐述了现代IT架构如何成为支撑快速变化业务流程的坚实基础。重点不再是简单的“上云”，而是“如何基于云重构应用”。 5.1 从单体到解耦： 详细分析微服务架构的设计原则、服务边界的划分艺术，以及API网关在管理复杂服务间的交互中的关键作用。 5.2 容器化与编排： 深入探讨Docker和Kubernetes在确保流程服务高可用性、快速部署和资源弹性伸缩方面的技术细节和最佳实践。 5.3 数据的分布式治理： 在微服务环境下，如何设计和管理分布式的事务一致性（如Saga模式），确保跨服务的业务流程准确无误。 第六章：集成技术与系统互操作性 流程再造成功的关键在于打破系统孤岛。本章聚焦于如何构建灵活、低耦合的集成层。 6.1 事件驱动架构（EDA）的实践： 详细介绍消息队列（如Kafka, RabbitMQ）在解耦系统、实现实时数据同步和流程触发机制中的核心价值。 6.2 现代集成平台（iPaaS）的选择与部署： 分析企业如何评估和选择集成平台即服务（iPaaS），以应对SaaS应用激增带来的集成挑战。 6.3 遗留系统（Legacy System）的现代化接入策略： 探讨采用防腐层（Anti-Corruption Layer）等模式，安全、渐进地将核心业务逻辑暴露给新的数字化流程。 第四部分：保障体系与持续改进 第七章：数字化转型的治理与风险管理 任何大规模变革都伴随着风险。本章提供了治理框架，以确保数字化项目符合合规性要求，并能有效控制技术债务。 7.1 流程级的安全与合规嵌入（Security & Compliance by Design）： 探讨如何在流程设计阶段就嵌入数据隐私保护（如GDPR、CCPA）和行业特定的监管要求。 7.2 技术债务的管理与清理： 分析技术债务的来源（包括流程复杂性导致的“流程债务”），并提供定期的“技术健康检查”机制。 7.3 绩效衡量与价值实现： 建立超越传统IT指标的业务成果衡量体系（如流程周期时间缩短率、自动化覆盖率、客户满意度变化），确保投资的有效性。 第八章：面向未来的持续优化与人才培养 数字化转型不是终点，而是持续优化的起点。本章关注如何建立一个自我学习、持续进化的运营体系。 8.1 运营的反馈闭环： 介绍如何利用流程挖掘（Process Mining）工具对已实施的自动化流程进行“反向验证”，发现实际运行与设计流程的偏差，实现真正的持续改进。 8.2 培养“流程赋能者”： 探讨如何在企业内部建立一支既懂业务流程又精通自动化技术的复合型人才队伍，推动业务部门主动进行流程创新。 8.3 敏捷交付的规模化： 借鉴SAFe（精益敏捷框架）等思想，指导大型企业如何管理多个并行进行的流程再造项目，保持交付速度和质量的平衡。 本书的特色在于，它提供了一种自上而下的战略思维与自下而上的技术实践相结合的视角。它避免了对单一技术的过度宣传，而是聚焦于如何利用一系列现代技术工具包，系统性地解决企业在流程效率、客户响应速度和组织敏捷性方面的根本性问题，为企业在竞争激烈的市场中奠定持久的数字化基础。
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目录信息
第1章 数据挖掘和数据仓库概述 1.1 数据挖掘引论 1.1.1 数据挖掘的由来 1.1.2 数据挖掘的定义 1.1.3 数据挖掘的功能 1.1.4 数据挖掘的常用方法 1.2 数据仓库引论 1.2.1 数据仓库的产生与发展 1.2.2 数据仓库的定义 1.2.3 数据仓库与数据挖掘的联系与区别 1.3 数据挖掘的应用 1.3.1 数据挖掘的应用领域 1.3.2 数据挖掘案例 1.4 常用数据挖掘工具 1.4.1 数据挖掘工具的种类 1.4.2 评价数据挖掘工具优劣的指标 1.4.3 常用数据挖掘工具 小结 习题第2章 数据仓库 2.1 数据仓库的基本概念 2.2 数据仓库的体系结构 2.2.1 元数据 2.2.2 粒度的概念 2.2.3 分割问题 2.2.4 数据仓库中的数据组织形式 2.3 数据仓库的数据模型 2.3.1 概念数据模型 2.3.2 逻辑数据模型 2.3.3 物理数据模型 2.3.4 高层数据模型、中间层数据模型和低层数据模型 2.4 数据仓库设计步骤 2.4.1 概念模型设计 2.4.2 技术准备工作 2.4.3 逻辑模型设计 2.4.4 物理模型设计 2.4.5 数据仓库的生成 2.4.6 数据仓库的使用和维护 2.5 利用SQL Server 2005构建数据仓库 小结 习题第3章 联机分析处理技术 3.1 OLAP概述 3.1.1 OLAP的由来 3.1.2 OLAP的一些基本概念 3.1.3 OLAP的定义与特征 3.2 OLAP中的多维分析操作 3.2.1 钻取 3.2.2 切片和切块 3.2.3 旋转 3.3 OLAP的基本数据模型 3.3.1 多维联机分析处理 3.3.2 关系联机分析处理 3.3.3 MOLAP和ROLAP的比较 3.3.4 混合型联机分析处理 3.4 OLAP的衡量标准 3.5 基于SQL Server 2005的OLAP实现 小结 习题第4章 数据预处理 4.1 数据预处理概述 4.1.1 原始数据中存在的问题 4.1.2 数据预处理的方法和功能 4.2 数据清洗 4.2.1 属性选择与处理 4.2.2 空缺值处理 4.2.3 噪声数据处理 4.2.4 不平衡数据的处理 4.3 数据集成和变换 4.3.1 数据集成 4.3.2 数据变换 4.4 数据归约 4.4.1 数据归约的方法 4.4.2 数据立方体聚集 4.4.3 维归约 4.4.4 数据压缩 4.4.5 数值归约 4.4.6 离散化与概念分层生成 小结 习题第5章 关联规则方法 5.1 关联规则的概念和分类 5.1.1 关联规则的概念 5.1.2 关联规则的分类 5.2 Apriori算法 5.2.1 产生频繁项集 5.2.2 产生频繁项集的实例 5.2.3 从频繁项集产生关联规则 5.3 FP-Growth算法 5.3.1 FP-Growth算法计算过程 5.3.2 FP-Growth算法示例 5.4 利用SQ Server 2005进行关联规则挖掘 小结 习题第6章 决策树方法 6.1 信息论的基本原理 6.1.1 信息论原理 6.1.2 互信息的计算 6.2 常用决策树算法 6.2.1 ID3算法 6.2.2 C4.5算法 6.3 决策树剪枝 6.3.1 先剪枝 6.3.2 后剪枝 6.4 由决策树提取分类规则 6.4.1 获得简单规则 6.4.2 精简规则属性 6.5 利用SQL Server 2005进行决策树挖掘 6.5.1 数据准备 6.5.2 挖掘模型设置 6.5.3 挖掘流程 6.5.4 挖掘结果分析 6.5.5 挖掘性能分析 小结 习题第7章 统计学习方法 7.1 朴素贝叶斯分类 7.1.1 贝叶斯定理 7.1.2 朴素贝叶斯分类 7.2 贝叶斯信念网络 7.2.1 贝叶斯信念网络 7.2.2 贝叶斯网络的特点 7.2.3 贝叶斯网络的应用 7.3 EM算法 7.3.1 估计k个高斯分布的均值 7.3.2 EM算法的一般表述 7.4 回归分析 7.4.1 一元线性回归 7.4.2 多元线性回归 7.4.3 非线性回归 7.5 利用SQL Server 2005进行线性回归分析 小结 习题第8章 人工神经网络方法 8.1 人工神经网络的基本概念 8.1.1 人工神经元原理 8.1.2 人工神经网络拓扑结构 8.1.3 人工神经网络学习算法 8.1.4 人工神经网络泛化 8.2 误差反向传播（BP）神经网络 8.2.1 BP神经网络的拓扑结构 8.2.2 BP神经网络学习算法 8.2.3 BP神经网络设计 8.3 自组织特征映射（SOFM）神经网络 8.3.1 SOFM神经网络的拓扑结构 8.3.2 SOFM神经网络聚类的基本算法 8.3.3 SOFM神经网络学习算法分析 8.4 Elman神经网络 8.4.1 Elman神经网络的拓扑结构 8.4.2 Elman神经网络权值计算 8.5 Hopfield神经网络 8.5.1 Hopfield神经网络的拓扑结构 8.5.2 Hopfield神经网络学习算法概述 8.5.3 离散Hopfield神经网络 8.5.4 连续Hopfield神经网络 8.6 利用SQL Server 2005神经网络进行数据挖掘 8.6.1 数据准备 8.6.2 挖掘流程 小结 习题第9章 聚类分析 9.1 聚类概述 9.1.1 聚类简介 9.1.2 聚类的定义 9.1.3 聚类的要求 9.2 聚类分析中的相异度计算 9.2.1 聚类算法中的数据结构 9.2.2 区间标度变量及其相异度计算 9.2.3 二元变量及其相异度计算 9.2.4 标称型变量及其相异度计算 9.2.5 序数型变量及其相异度计算 9.2.6 比例标度型变量及其相异度计算 9.2.7 混合类型变量的相异度计算 9.3 基于划分的聚类方法 9.3.1 k-平均算法 9.3.2 k-中心点算法 9.4 基于层次的聚类方法 9.5 谱聚类方法 9.5.1 谱聚类的步骤 9.5.2 谱聚类的优点 9.5.3 谱聚类实例 9.6 利用SQL Server 2005进行聚类分析 9.6.1 挖掘流程 9.6.2 结果分析 小结 习题第10章 粗糙集方法 10.1 粗糙集的基本概念 10.1.1 等价关系与等价类 10.1.2 信息表与决策表 10.1.3 下近似与上近似 10.2 基于粗糙集的属性约简 10.2.1 属性约简的有关概念 10.2.2 基于粗糙集的几种属性约简算法 10.3 基于粗糙集的决策规则约简 10.3.1 决策规则的定义 10.3.2 决策规则的约简 10.4 粗糙集的优缺点 10.4.1 粗糙集的优点 10.4.2 粗糙集的缺点 小结 习题第11章 复杂结构数据挖掘 11.1 文本数据挖掘 11.1.1 文本数据的特点 11.1.2 文本挖掘的定义 11.1.3 文本挖掘的主要任务 11.1.4 文本挖掘的一般过程 11.1.5 文本挖掘的应用 11.2 Web数据挖掘 11.2.1 Web数据的特点 11.2.2 Web挖掘的定义 11.2.3 Web挖掘分类 11.2.4 Web挖掘过程 11.2.5 Web数据挖掘的应用 11.3 空间数据挖掘 11.3.1 空间数据的复杂性特征 11.3.2 空间数据挖掘的定义 11.3.3 空间数据挖掘知识的类型 11.3.4 空间数据挖掘的用途 11.4 多媒体数据挖掘 11.4.1 多媒体数据挖掘的概念 11.4.2 多媒体挖掘的分类 小结 习题参考文献
· · · · · · (收起)
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