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《数据仓库与数据挖掘应用教程》是我国著名数据仓库与数据挖掘专家李春葆教授所著的教材，自出版以来，深受广大读者喜爱，本书全面系统地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本理论、方法和技术，内容丰富，实用性强，本文将从多个角度对本书进行深入解读，帮助读者更好地理解和应用数据仓库与数据挖掘技术。
数据仓库概述
本书首先介绍了数据仓库的基本概念、特点、架构和设计方法，数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，李春葆教授详细阐述了数据仓库的设计原则，包括主题导向、层次化、一致性、稳定性和易用性等，他还介绍了数据仓库的架构，包括数据源、数据仓库、数据集市和OLAP工具等。
数据挖掘技术
数据挖掘是数据仓库的核心应用之一，本书详细介绍了数据挖掘的基本概念、方法和流程，李春葆教授首先介绍了数据挖掘的基本任务，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等，他详细讲解了各种数据挖掘算法，如决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等，他还介绍了数据挖掘的应用领域，如市场分析、客户关系管理、金融风险控制等。
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数据仓库与数据挖掘应用案例
为了帮助读者更好地理解数据仓库与数据挖掘技术，本书提供了多个实际应用案例，某电商平台利用数据仓库和关联规则挖掘技术，分析用户购物行为，实现了精准营销；某银行利用数据挖掘技术，对客户信用风险进行评估，降低了坏账率，这些案例生动地展示了数据仓库与数据挖掘技术在各个领域的应用价值。
本书特色
1、系统性强：本书从数据仓库到数据挖掘，涵盖了整个领域的基本理论、方法和技术，使读者能够全面了解数据仓库与数据挖掘。
2、实用性强：本书提供了大量实际应用案例，帮助读者将理论知识应用于实际工作中。
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3、可读性强：本书语言通俗易懂，结构清晰，便于读者学习和掌握。
《数据仓库与数据挖掘应用教程》是一本优秀的教材，为读者提供了丰富的数据仓库与数据挖掘知识，通过深入解读本书，读者可以更好地理解和应用数据仓库与数据挖掘技术，为我国大数据产业发展贡献力量，在今后的学习和工作中，我们应不断积累经验，提高自身素质，为我国大数据事业的发展贡献自己的力量。
标签： #数据仓库与数据挖掘应用教程pdf
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