| 第一章 从数据库到数据仓库 | 第1-10页 |
| 1．1 时代背景 | 第6-7页 |
| 1．2 数据库技术的发展 | 第7-8页 |
| 1．3 数据仓库和数据挖掘阶段 | 第8-9页 |
| 1．4 文章的组织 | 第9-10页 |
| 第二章 数据仓库技术 | 第10-29页 |
| 2．1 数据仓库的定义 | 第12-14页 |
| 2．2 数据仓库系统的系统结构 | 第14-15页 |
| 2．3 数据仓库的数据组织 | 第15-20页 |
| 2．3．1 数据仓库的数据组织结构 | 第15-16页 |
| 2．3．2 数据仓库的数据组织形式 | 第16页 |
| 2．3．3 数据仓库的数据组织系统 | 第16-19页 |
| 2．3．4 数据仓库的数据组织方式 | 第19-20页 |
| 2．4 构建数据仓库的方法 | 第20-22页 |
| 2．4．1 数据集市 | 第20-22页 |
| 2．5 数据仓库的实现步骤 | 第22-29页 |
| 2．5．1 确定用户需求 | 第22-23页 |
| 2．5．2 设计和创建数据库 | 第23-25页 |
| 2．5．3 提取和加载数据仓库 | 第25-27页 |
| 2．5．4 数据仓库的使用和维护 | 第27-29页 |
| 第三章 数据挖掘 | 第29-43页 |
| 3．1 数据挖掘的定义 | 第29页 |
| 3．2 数据挖掘的特点 | 第29-30页 |
| 3．3 数据挖掘的分类 | 第30-31页 |
| 3．4 数据挖掘和知识发现的区别与联系 | 第31-33页 |
| 3．5 数据挖掘的任务 | 第33-35页 |
| 3．6 基于数据仓库的数据挖掘 | 第35-37页 |
| 3．7 数据挖掘的方法 | 第37-40页 |
| 3．8 数据挖掘的工具 | 第40-42页 |
| 3．9 数据挖掘的应用 | 第42-43页 |
| 第四章 数据挖掘中数据分类的研究与实现 | 第43-76页 |
| 4．1 数据分类 | 第43-44页 |
| 4．1 数据分类的标准 | 第44页 |
| 4．2 数据的概念层次 | 第44-48页 |
| 4．3 主要归纳关系 | 第48-51页 |
| 4．4 分类模式的产生 | 第51-52页 |
| 4．5 分类模式的实现 | 第52-76页 |
| 4．5．1 数据库接口 | 第52-56页 |
| 4．5．2 数据预处理 | 第56-58页 |
| 4．5．3 面向属性归纳 | 第58-76页 |
| 4．5．3．1 动态调整概念层次树算法 | 第59-65页 |
| 4．5．3．2 对数值型数据自动提取概念层次的算法 | 第65-68页 |
| 4．5．3．3 产生主要归纳关系和分类模式的算法 | 第68-76页 |
| 第五章 总结和展望 | 第76-79页 |