数据仓库和数据挖掘的OLAP技术

数据库三级考试，对应考试题目总结的知识框架，以章节为单位，汇总知识点。该文件下载后，用gmind思维导图软件导入后即可打开。希望各位顺利通过数据库三级考试。

数据仓库与数据挖掘第一章概述(SUN

数据仓库与数据挖掘

数据仓库与数据挖掘》（演示稿）第5章

从心灵种种到人工智能心智分类

数据仓库与数据挖掘技术课件-夏火松，含有（1-10单元）

本书系统地介绍了数据仓库和数据挖掘技术，全本由两部分组成，第1章到第3章介绍数据仓库的基本概念和相关技术，第4章到第11章介绍数据挖掘的基本概念和各种算法，包括数据仓库构建、OLAP技术、分类方法、聚类方法、关联分析、序列模式挖掘方法、回归和时序分析、粗糙集理论、文本挖掘、Web挖掘和空间数据挖掘方法等。 [1] 本书既注重原理，又注重实践，配有大量图表、示例和练习题，内容丰富，概念讲解清楚，表达严谨，逻辑性强，语言精练，可读性好。 本书既便于教师课堂讲授，又便于自学者阅读。适合作为高等院校高年级学生和研究生“数据仓库和数据挖掘”或“数据挖掘算法”课程的教材。

清华大学的数据仓库与数据挖掘配套教程，共六章：绪论；数据仓库；数据预处理；据挖掘发现知识的类型；数据挖掘中常用算法；数据挖掘的工具及其应用。是一个很不错的学习配套资料。

数据仓库与数据挖掘是与计算机、信息类等相关专业的核心课程。本书采用提出问题、分析问题、解决问题的思路，通过工程实例介绍了SQL Server 2005和Weka软件的使用方法以及联机分析处理技术、关联规则方法、决策树方法、贝叶斯方法、人工神经网络方法、聚类分析方法、线性回归方法等数据仓库与数据挖掘技术。