数据仓库与数据挖掘的原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:高等教育

作者:李志刚

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2008-2

价格:27.80元

装帧:

isbn号码:9787040230147

丛书系列:

图书标签:

数据仓库
数据挖掘
数据分析
商业智能
数据库
机器学习
数据建模
OLAP
知识发现
数据清洗

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具体描述

《数据仓库与数据挖掘的原理及应用》详细阐述数据仓库与数据挖掘的基本原理，系统而全面地介绍数据仓库与数据挖掘的概念、作用、算法以及应用领域、相关学科和发展趋势，并着重讨论数据仓库和数据挖掘在企业管理中的应用及构建策略。基于SQL Server 2005介绍数据仓库与数据挖掘工具的操作和应用，并结合具体实例，阐述企业数据仓库和数据挖掘的实施过程。最后，以证券行业为对象提供一个数据挖掘的开发实例。《数据仓库与数据挖掘的原理及应用》的指导思想是在系统阐述基本知识和基本理论的基础上，强调实际应用能力的培养，充分体现数据仓库和数据挖掘技术作为解决实际问题的方法和工具的特点。《数据仓库与数据挖掘的原理及应用》既可以作为信息系统、电子商务、管理科学与工程、计算机应用、软件工程等专业的本科高年级和研究生教材，又可以作为从事竞争情报、信息管理、知识管理、战略管理和软科学的研究人员的参考资料。

深度学习在自然语言处理中的前沿探索与实践本书聚焦于深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展与应用，为读者提供一个从理论基础到前沿模型实现的全面而深入的视角。本书旨在帮助研究人员、工程师以及对人工智能交叉领域感兴趣的专业人士，掌握利用神经网络模型处理复杂语言任务的精髓。 --- 第一部分：基础理论与深度学习基石本部分将夯实读者对现代NLP所需数学和计算基础的理解，并系统介绍深度学习在文本处理中的核心范式。第一章：现代NLP的计算范式转变本章首先回顾了从传统统计模型（如隐马尔可夫模型、N-gram模型）到基于深度学习方法的演进历程。重点分析了词嵌入（Word Embeddings）的出现如何解决了高维稀疏表示的难题，并详细阐述了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe等经典模型的数学原理及其局限性。讨论了上下文依赖表示的重要性，为后续的序列模型打下基础。第二章：循环神经网络（RNN）及其变体循环神经网络是处理序列数据的基石。本章深入剖析了标准RNN的结构、前向传播与反向传播（BPTT）过程，并着重探讨了其梯度消失和梯度爆炸问题。随后，我们详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，包括输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的精确控制逻辑。通过实际代码示例，展示了如何使用这些结构来建模简单的序列依赖关系，如文本生成和命名实体识别（NER）的初步尝试。第三章：注意力机制的诞生与崛起注意力机制被认为是深度学习应用于序列任务的关键突破。本章首先解释了注意力机制的动机——如何使模型聚焦于输入序列中最相关的部分。详细介绍了“软注意力”（Soft Attention）和“硬注意力”（Hard Attention）的区别。接着，重点讲解了基于加性（Additive）和乘性（Multiplicative）的注意力分数计算方法，并展示了注意力机制如何有效提升序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译任务上的性能。 --- 第二部分：Transformer架构与预训练模型时代本部分是本书的核心，全面覆盖了彻底改变NLP领域的Transformer架构及其衍生出的各类大规模预训练语言模型（PLMs）。第四章：Transformer架构的解构本章将Transformer模型视为一个整体，逐层进行拆解。详细阐述了其编码器-解码器结构，并重点分析了“多头自注意力”（Multi-Head Self-Attention）机制的运作方式，包括键（Key）、值（Value）和查询（Query）向量的计算。同时，解析了位置编码（Positional Encoding）在缺乏序列信息的情况下如何引入相对或绝对位置信息。本章也讨论了前馈网络（Feed-Forward Networks）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练中的作用。第五章：预训练范式与掩码语言模型本章探讨了大规模预训练语言模型的训练哲学。重点介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务进行双向上下文学习。对比了ELMo等早期上下文嵌入方法的局限性。深入分析了预训练模型在下游任务中的两种主要应用范式：微调（Fine-tuning）和提示学习（Prompting）的原理与适用场景。第六章：主流预训练模型的家族演进本章系统梳理了基于Transformer架构的代表性模型家族： 1. Encoder-Only系列（如RoBERTa, ALBERT）：侧重于理解任务（如分类、问答），探讨了如何通过改进训练目标或参数共享来提升效率和性能。 2. Decoder-Only系列（如GPT系列）：专注于生成任务，分析了其自回归（Autoregressive）生成机制，以及如何通过增大模型规模来展现“涌现能力”（Emergent Abilities）。 3. Encoder-Decoder系列（如T5, BART）：探讨了统一文本到文本（Text-to-Text）框架的优势，以及它们在摘要生成和机器翻译中的应用。 --- 第三部分：前沿应用与高效部署本部分将视角转向如何利用这些强大的模型解决实际的复杂NLP问题，并讨论了模型部署和效率优化方面的重要议题。第七章：知识增强与推理本章讨论如何将外部知识库融入深度学习模型，以增强模型的推理能力和事实准确性。详细介绍知识图谱嵌入（KGE）与文本的融合方法，以及检索增强生成（RAG）架构的实现细节。通过案例分析，展示模型如何从非结构化文本中提取实体、关系，并进行多跳推理。第八章：高效能与模型压缩技术随着模型规模的爆炸式增长，模型部署的效率成为关键挑战。本章介绍了几种主要的模型压缩和加速策略： 1. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何使用教师模型指导小型学生模型的训练。 2. 量化（Quantization）：从全精度（FP32）到低精度（INT8, FP16）的转换及其对性能和内存的影响。 3. 模型剪枝（Pruning）：非结构化和结构化剪枝的技术细节，以及如何保持模型性能。第九章：多模态学习的交汇点自然语言处理正在快速与其他模态融合。本章探讨了文本与视觉模态的结合，重点分析了图像字幕生成（Image Captioning）和视觉问答（VQA）任务中，如何利用跨模态注意力机制对齐文本和图像特征。讨论了CLIP等模型如何通过对比学习实现跨模态的语义对齐。 --- 本书特色：理论与实践紧密结合：每一章节都配备了算法的直观解释和关键组件的数学推导。聚焦最新趋势：深度覆盖Transformer、RAG、模型压缩等当前NLP研究的热点方向。代码友好：理论阐述后附有基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的关键代码片段或伪代码，便于读者动手实践。本书是希望在自然语言处理领域深耕，并掌握最先进深度学习技术的专业人士的理想参考书。

作者简介

目录信息

第1章　数据仓库概述　本章主要内容 1.1　从数据库到数据仓库 1.1.1　决策支持技术与数据库技术的发展 1.1.2　数据仓库与数据库的区别 1.2　数据仓库的概念与特点　1.2.1　数据仓库概念　 1.2.2　面向主题　 1.2.3　数据的集成性　 1.2.4　数据的非易失性　 1.2.5　数据因时而变的特点 1.3　数据仓库中的关键概念　 1.3.1　外部数据源　1.3.2　数据抽取　1.3.3　数据清洗　1.3.4　数据转换　1.3.5　数据加载　1.3.6　元数据　1.3.7　数据集市　1.3.8　数据粒度 1.4　数据仓库的数据组织　1.4.1　数据仓库的数据组织结构　1.4.2　数据粒度与数据分割　1.4.3　数据仓库的数据组织形式　1.4.4　数据仓库的数据追加与清理 1.5 数据仓库与数据集市的关系　 1.5.1　数据集市的类型　 1.5.2　数据集市与数据仓库的区别　1.5.3　数据集市的特点　1.6　数据仓库体系结构　 1.6.1　数据仓库系统的层次结构　 1.6.2　数据仓库的构造模式 1.7 操作数据存储ODS 1.7.1 操作数据存储ODS的概念 1.7.2 操作数据存储ODS的应用 1.7.3 DB-ODS-DW三层体系结构 1.7.4 ODS／DW、ODS／DB之比较习题一第2章联机分析处理本章主要内容 2.1 联机分析处理的概念 2.1.1 OLAP的定义 2.1.2 OLAF的相关基本概念 2.1.3 OLAP与OLTP的关系及比较 2.1.4 OLAP准则 2.2 OLAP多维数据分析 2.2.1 OLAP基本分析动作 2.2.2 广义OLAP功能 2.2.3 多维数据分析实例 2.3 OLAP数据组织 2.3.1 多维数据组织 2.3.2 关系数据组织 2.3.3 两种数据组织的比较 2.3.4 HOLAP 2.4 OLAP的体系结构与展现方式 2.4.1 OLAP体系结构 2.4.2 OLAP前端展现方式 2.4.3 OLAP结果的展现方法 2.5 OLAP工具及评价 2.5.1 Oracle OLAP工具 2.5.2 OLAP服务器和工具的评价指标 2.5.3 OLAP的局限性习题二第3章数据仓库设计第4章　数据仓库的规划与开发第5章　数据仓库的工具第6章　数据挖掘概述第7章　数据挖掘的算法第8章　数据挖掘新技术第9章　数据挖掘的工具及其应用第10章　数据仓库与数据挖掘的综合应用第11章　基于数据挖掘的上市公司财务危机预警应用实例参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实在话，给我一种老派学者的严谨感，但又不失对实践的尊重。阅读过程中，我最大的感受是，作者仿佛站在讲台上，耐心地为你梳理每一个知识点之间的逻辑脉络。举个例子，在讲解维度建模时，他没有直接给出星型和雪花型的定义然后就结束了，而是花了好大篇幅去分析不同业务场景下，为什么需要选择特定的模型，以及不同模型在查询性能和维护成本上的权衡。这种深度剖析的写作手法，让我感觉自己不仅仅是在学习“是什么”，更是在学习“为什么”和“怎么做”。我尤其欣赏作者在介绍各种算法时，会穿插一些历史背景和发展脉络。比如，讲到关联规则挖掘时，他回顾了早期购物篮分析的经典案例，这使得那些原本冰冷的数学模型瞬间变得鲜活起来，充满了实际的商业价值。这让我在阅读时，很少出现那种“为了知识而知识”的疲惫感，反而更像是在跟着一位经验丰富的顾问进行实地考察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，说实话，一开始并没有立刻抓住我的眼球。那种略显传统和工整的布局，让人不禁想起过去那些厚重的技术教材。我拿到手里的时候，心里其实是有些打鼓的，担心内容会过于晦涩难懂，充斥着枯燥的公式和抽象的理论。毕竟，在这个信息爆炸的时代，很多技术书籍为了追求“深度”，常常会牺牲掉“可读性”。然而，当我翻开前几页，尤其是看到作者在引言部分对数据这一概念的阐述时，我的顾虑才慢慢打消。作者似乎非常懂得如何引导一个初学者进入这个复杂的领域，没有一上来就抛出那些让人望而却步的术语。他用了一种非常生活化的比喻，将数据仓库比作一个精心规划的城市供水系统，而数据挖掘则是从这个系统中发现新的、有价值的地下水资源。这种清晰的类比，极大地降低了我的心理门槛。接下来的章节中，他对数据模型和ETL过程的讲解也显得条理分明，让我这个之前只在概念上接触过这些名词的人，能够真正理解它们在实际企业运作中的位置和重要性。特别是他对数据治理的强调，这点做得非常到位，远超我预期的深度。

评分☆☆☆☆☆

对于一个正在职业生涯中寻找深度和广度平衡的专业人士而言，这本书的价值体现在它提供的“系统性视角”。它不是零散的技巧手册，而是一套完整的知识体系构建工具。我个人在使用这本书的过程中，最大的收获是认识到数据项目失败的根本原因往往不在于技术工具的选择，而在于对数据生命周期管理和业务需求的理解偏差。书中详尽讨论了需求采集、指标体系构建以及数据质量控制的环节，这些内容在很多同类书籍中常常被一带而过，但在这里却被提升到了核心地位。通过阅读这本书，我学会了如何从业务决策者的角度去规划数据架构，而不是仅仅从技术实现的层面去考虑问题。这种思维方式的转变，对于任何想从技术执行者晋升到架构师或项目领导者的人来说，都是无价的财富，它提供的指导是深刻且具有指导意义的。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在结构安排上，非常注重知识的递进性和实用性。它没有将理论与实践完全割裂开来，而是巧妙地将它们编织在一起。初期章节奠定了坚实的基础理论，这些理论内容虽然扎实，但作者总能迅速地衔接到实际案例的讨论上，比如如何利用这些理论去解决一个供应链管理中的库存积压问题。这种“理论—案例—反思”的循环模式，让我对所学知识的掌握更加立体。更令人称赞的是，它并没有停留在传统的数据仓库应用层面，而是适当地引入了数据治理、数据湖概念的萌芽阶段的思考，这让这本书的视野显得更加开阔，即便在面对近年来新兴的数据技术挑战时，读者也能从这本书中找到思考的起点和框架。这种前瞻性，使得这本书的价值远远超出了一个单纯的技术手册范畴，更像是一份行业发展的路线图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计，可以说是中规中矩，但关键部位的处理相当到位。虽然整体上没有追求时下流行的极简主义设计，但那些用于解释复杂流程图的视觉辅助，却是恰到好处。我记得有一张关于数据流向的流程图，横跨了整整两页，但箭头和模块的区分非常清晰，即使用墨水笔在旁边做笔记，也不会感到拥挤。特别是在涉及具体技术实现的部分，例如SQL查询优化和OLAP操作的展示时，代码块的格式统一且易于复制粘贴，这对于我们这些需要将书本知识快速应用到实际工作环境中的读者来说，是极大的便利。让我印象深刻的是，书中对一些关键术语的定义和解释，都放在了页眉或页脚的注释中，这极大地避免了正文阅读的中断性。我不需要频繁地跳到书本的最后去查找术语表，保持了阅读的流畅性，这一点小小的设计，却极大地提升了阅读体验。

评分☆☆☆☆☆