出版說明
前言
第1章 概述
1.1 從數據中獲取知識
1.2 數據挖掘的基本概念
1.3 數據挖掘的發展歷程
1.4 數據挖掘的功能和數據挖掘繫統的分類
1.4.1 分類與回歸
1.4.2 聚類分析
1.4.3 關聯規則
1.4.4 時序模式
1.4.5 異常檢測
1.4.6 數據挖掘繫統的分類
1.5 數據挖掘的過程
1.5.1 數據挖掘的一般流程
1.5.2 跨行業數據挖掘標準過程
1.6 數據挖掘與其他學科的關繫
1.6.1 數據挖掘與數據庫知識發現
1.6.2 數據挖掘與數據庫查詢
1.6.3 數據挖掘與統計分析
1.6.4 數據挖掘與數據倉庫
1.6.5 數據挖掘與聯機分析處理
1.6.6 數據挖掘與人工智能、專家繫統、機器學習
1.7 數據挖掘的應用和發展趨勢
1.7.1 商業的數據挖掘
1.7.2 金融業的數據挖掘
1.7.3 欺詐偵測中的數據挖掘
1.7.4 DNA數據分析中的數據挖掘
1.7.5 電信業中的數據挖掘
1.7.6 科學和統計數據挖掘
1.7.7 數據挖掘繫統和軟件
1.7.8 數據挖掘的發展趨勢
1.8 小結
1.9 習題
第2章 數據存儲
2.1 關繫數據集
2.2 數據倉庫
2.2.1 數據倉庫的概念和特點
2.2.2 數據倉庫的數據組織
2.2.3 數據倉庫的關鍵技術
2.2.4 數據倉庫與數據挖掘的關繫
2.3 NoSQL數據庫
2.3.1 NoSQL概念與理論
2.3.2 NoSQL數據模型
2.3.3 NoSQL與關繫數據庫
2.4 分布式文件繫統
2.4.1 分布式文件繫統的歷史
2.4.2 分布式文件繫統的體繫結構
2.4.3 谷歌文件繫統(GoogleFS)
2.4.4 Hadoop分布式文件繫統(HDFS)