目 录
第1章 数据挖掘概述1
1.1 数据仓库和数据挖掘定义与解释1
1.1.1 数据仓库的定义与解释1
1.1.2 数据挖掘的定义与解释1
1.2 数据仓库系统的相关技术3
1.2.1 数据仓库系统相关技术之间的关系3
1.2.2 数据仓库系统模式7
1.3 数据仓库系统中多维数据组织的形式化定义与描述9
1.4 数据挖掘方法与研究体系16
1.4.1 数据挖掘系统的发展与结构16
1.4.2 数据挖掘的相关技术与工具17
1.4.3 数据挖掘应用及发展24
1.5 小结26
思考题26
第2章 数据采集、集成与预处理技术27
2.1 数据采集的对象27
2.2 数据集成技术与方法30
2.2.1 3G与MIS的集成模式31
2.2.2 异构数据集成的设计与实现33
2.3 数据预处理技术与方法34
2.3.1 数据清理的方法34
2.3.2 数据融合的方法35
2.3.3 数据变换的方法35
2.3.4 数据归约的方法36
2.4 基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统37
2.5 中间件技术38
2.5.1 中间件技术的定义与作用38
2.5.2 中间件技术在数据仓库系统中数据采集的应用42
2.6 小结54
思考题54
第3章 多维数据分析与组织55
3.1 多维数据分析概述55
3.1.1 联机分析处理的定义和特点55
3.1.2 联机分析处理的评价准则56
3.1.3 多维数据分析的主要概念57
3.2 多维数据模型与结构58
3.2.1 多维数据的概念模型58
3.2.2 多维数据的逻辑模型60
3.2.3 多维数据的物理模型62
3.3 多维数据分析应用与工具65
3.3.1 多维数据分析的基本操作65
3.3.2 多维数据分析的工具及特点66
3.4 从联机分析处理到联机分析挖掘68
3.4.1 联机分析挖掘形成原因68
3.4.2 联机分析挖掘概念及特征68
3.5 小结70
思考题70
第4章 预测模型研究与应用71
4.1 预测模型的基础理论71
4.1.1 预测方法的分类71
4.1.2 预测方法的一般步骤71
4.2 回归分析预测模型72
4.2.1 一元线性回归预测模型72
4.2.2 多元线性回归预测模型76
4.2.3 非线性回归预测模型81
4.3 趋势外推预测模型85
4.3.1 皮尔预测模型85
4.3.2 龚珀兹预测模型88
4.3.3 林德诺预测模型91
4.4 时间序列预测模型94
4.4.1 移动平均预测模型94
4.4.2 指数平滑预测模型95
4.4.3 季节指数预测模型101
4.5 基于神经网络的预测模型104
4.6 马尔可夫预测模型115
4.7 小结118
思考题118
第5章 关联规则模型及应用119
5.1 关联规则的基础理论119
5.1.1 关联规则的定义与解释119
5.1.2 关联规则在知识管理过程中的作用119
5.2 Apriori关联规则算法121
5.2.1 关联规则算法的相关概念121
5.2.2 关联规则算法的流程122
5.3 改进的Apriori关联规则方法123
5.3.1 动态存储空间的构建123
5.3.2 快速产生强项集的算法流程123
5.3.3 改进算法的时间复杂性分析124
5.4 Apriori关联规则方法的实例126
5.5 小结133
思考题133
第6章 聚类分析方法与应用134
6.1 聚类分析的基础理论134
6.1.1 聚类分析的定义134
6.1.2 对聚类算法性能的要求134
6.2 聚类分析的方法135
6.2.1 基于划分的聚类方法135
6.2.2 基于层次的聚类方法136
6.2.3 基于密度的聚类方法137
6.2.4 基于网格的聚类方法138
6.2.5 基于模型的聚类方法138
6.3 应用聚类分析方法140
6.3.1 k-means聚类方法140
6.3.2 k-medoids聚类方法141
6.3.3 AGNES聚类方法144
6.3.4 DIANA聚类方法145
6.3.5 DBSCAN聚类方法147
6.4 小结149
思考题149
第7章 粗糙集方法与应用150
7.1 粗糙集理论背景介绍150
7.1.1 粗糙集的含义150
7.1.2 粗糙集的应用及与其他领域的结合150
7.2 粗糙集基本理论153
7.2.1 知识与不可分辨关系153
7.2.2 不精确范畴、近似与粗糙集154
7.2.3 粗糙集的精度和粗糙度155
7.2.4 粗糙集的粗等价和粗包含156
7.3 基于粗糙集的属性约简156
7.3.1 知识的约简和核157
7.3.2 知识的依赖性度量和属性的重要度159
7.4 基于粗糙集的决策知识表示160
7.4.1 基于粗糙集的决策知识表示方法160
7.4.2 粗糙集在规则提取中的应用算例161
7.5 小结162
思考题162
第8章 遗传算法与应用164
8.1 遗传算法基础理论164
8.1.1 遗传算法概述164
8.1.2 遗传算法特点165
8.2 遗传算法的应用领域和研究方向165
8.2.1 遗传算法的应用领域165
8.2.2 遗传算法的研究方向168
8.3 遗传算法的基础知识169
8.3.1 遗传算法的相关概念169
8.3.2 遗传算法的编码规则169
8.3.3 遗传算法的主要算子171
8.3.4 遗传算法的适应度函数175
8.4 遗传算法计算过程和应用176
8.4.1 遗传算法计算过程176
8.4.2 遗传算法参数选择176
8.4.3 遗传算法实例应用177
8.5 小结181
思考题181
第9章 基于模糊理论的模型与应用182
9.1 层次分析方法182
9.1.1 层次分析法的计算步骤182
9.1.2 层次分析法应用实例185
9.2 模糊层次分析法187
9.2.1 模糊层次分析法的步骤188
9.2.2 模糊层次分析法应用实例188
9.3 模糊综合评判方法191
9.3.1 模糊综合评判法的原理与步骤191
9.3.2 模糊综合评判法应用实例194
9.4 模糊聚类分析方法195
9.4.1 模糊聚类方法介绍195
9.4.2 模糊聚类算法应用196
9.5 小结198
思考题198
第10章 灰色系统理论与方法199
10.1 灰色系统的基础理论199
10.1.1 灰色系统理论介绍199
10.1.2 灰色系统的特点200
10.1.3 灰色系统建模与适用范围200
10.2 灰色预测模型202
10.2.1 建立灰色预测模型203
10.2.2 灰色预测模型实例204
10.3 灰色聚类分析206
10.3.1 基于灰色关联度的聚类分析206
10.3.2 基于灰色白化权函数的聚类方法211
10.4 灰色综合评价方法214
10.4.1 多层次灰色综合评价方法计算步骤215
10.4.2 多层次灰色综合评价方法应用案例217
10.5 小结221
思考题221
第11章 基于数据挖掘的知识推理222
11.1 知识推理的分类222
11.1.1 非单调推理222
11.1.2 非确定性推理222
11.1.3 基于规则的推理227
11.1.4 基于案例的推理227
11.2 基于数据挖掘方法的知识推理229
11.2.1 基于决策树的知识推理229
11.2.2 基于关联规则的知识推理234
11.2.3 基于粗糙集的知识推理234
11.3 小结235
思考题235
参考文献236第1章 信息系统概述1
1.1 信息的基本概念1
1.1.1 数据与信息1
1.1.2 信息的特性2
1.1.3 信息的生命阶段4
1.2 信息系统的基本概念9
1.2.1 系统的概念9
1.2.2 信息系统11
1.3 信息系统的开发19
1.3.1 信息系统开发中常见的一些问题19
1.3.2 系统的方法21
1.3.3 系统开发步骤22
1.3.4 信息系统开发的指导思想和工作原则26
1.4 信息系统开发的组织及项目管理29
1.4.1 信息系统开发人员的组织29
1.4.2 系统分析员应具有的基本技能30
1.4.3 信息系统开发中的文档管理31
1.4.4 信息系统开发中的项目管理34
1.5 原型法39
1.5.1 原型法开发步骤39
1.5.2 原型法的使用前提41
1.5.3 原型法的人员组织和工作环境42
思考题43
第2章 信息系统开发过程管理44
2.1 CMM概述44
2.1.1 CMM基本概念44
2.1.2 CMM框架47
2.1.3 CMM管理手段51
2.2 信息系统开发过程模型54
2.2.1 常用的开发模型54
2.2.2 CMM中的开发流程定义56
2.2.3 CMM中的开发流程裁剪62
2.3 信息系统开发过程中的标准规范64
2.3.1 过程文档的标准规范64
2.3.2 开发文档的标准规范66
2.3.3 程序编制的标准规范67
思考题67
第3章 信息系统总体规划69
3.1 信息系统总体规划概述69
3.1.1 问题的提出69
3.1.2 总体规划的时机72
3.1.3 总体规划的内容73
3.1.4 总体规划的组织73
3.1.5 总体规划的步骤75
3.2 数据环境77
3.2.1 建立数据库的必要性77
3.2.2 四类数据环境78
3.2.3 主题数据库规划的内容79
3.3 总体业务规划80
3.3.1 现行系统的调查81
3.3.2 职能域83
3.3.3 业务过程84
3.3.4 业务活动86
3.3.5 业务模型的优化89
3.4 总体数据规划94
3.4.1 主题数据库规划94
3.4.2 信息系统总体结构规划95
3.4.3 主题数据库的分布规划102
3.4.4 主题数据库的可靠性规划105
3.5 信息技术规划106
3.5.1 关键技术应用规划106
3.5.2 应用开发策略规划108
3.5.3 数据管理策略110
3.5.4 硬件基础设施规划111
3.5.5 开发工具的选择策略113
思考题114
第4章 信息系统分析115
4.1 信息系统分析概述115
4.1.1 信息系统分析的任务115
4.1.2 信息系统分析步骤116
4.1.3 信息系统分析工具117
4.1.4 信息系统分析阶段的过程管理117
4.1.5 信息系统分析的特点121
4.2 业务流程调查122
4.2.1 业务流程概要调查122
4.2.2 业务流程详细调查124
4.2.3 业务流程审查128
4.3 数据分析建立数据模型131
4.3.1 关系的基本性质131
4.3.2 关系的规范化形式132
4.3.3 数据分析及主题数据库的逻辑设计136
4.4 功能分析建立新系统逻辑结构138
4.4.1 详细的功能分析138
4.4.2 总体逻辑结构设计142
4.4.3 逻辑结构的审查144
4.5 业务功能描述146
4.5.1 用例图及用例说明146
4.5.2 用例的活动描述155
4.5.3 用例模型的抽象159
思考题162
第5章 信息系统设计164
5.1 信息系统设计概述164
5.1.1 系统设计的任务164
5.1.2 系统设计步骤165
5.1.3 系统设计评价标准165
5.2 数据库设计和编码设计168
5.2.1 数据库设计168
5.2.2 编码设计171
5.3 人机界面设计179
5.3.1 输入/输出方式179
5.3.2 操作模式的设计181
5.3.3 界面设计183
5.4 功能设计185
5.4.1 面向对象功能设计的基本任务185
5.4.2 面向对象功能设计方法187
5.4.3 面向对象的程序代码设计196
思考题204
第6章 系统测试205
6.1 系统测试概述205
6.1.1 测试的基本方法205
6.1.2 测试的基本原则207
6.1.3 测试的基本手段208
6.2 人工测试方法209
6.3 编程测试及测试数据的设计212
6.3.1 逻辑覆盖测试213
6.3.2 等价类划分215
6.3.3 边值分析218
6.3.4 因果图221
6.3.5 猜错224
6.3.6 策略224
6.4 单元测试与集成测试225
6.4.1 测试方式225
6.4.2 自顶向下测试226
6.4.3 自底向上测试227
6.4.4 单元测试228
6.4.5 集成测试228
6.4.6 测试的执行229
6.5 高级测试230
6.5.1 系统测试230
6.5.2 验收测试及安装测试232
6.6 测试计划和控制232
6.6.1 测试计划233
6.6.2 测试完成的标准233
思考题235
第7章 系统运行维护236
7.1 系统切换236
7.1.1 系统切换前的准备236
7.1.2 系统切换237
7.2 系统运行维护238
7.2.1 系统运行238
7.2.2 系统维护240
7.3 系统运行的审计与评价242
思考题243
附录1 程序代码编写标准规范样例244
附录2 Rational Rose使用方法简介249
参考文献260
第1章 信息系统概述1
1.1 信息的基本概念1
1.1.1 数据与信息1
1.1.2 信息的特性2
1.1.3 信息的生命阶段4
1.2 信息系统的基本概念9
1.2.1 系统的概念9
1.2.2 信息系统11
1.3 信息系统的开发19
1.3.1 信息系统开发中常见的一些问题19
1.3.2 系统的方法21
1.3.3 系统开发步骤22
1.3.4 信息系统开发的指导思想和工作原则25
1.4 信息系统开发的组织及项目管理28
1.4.1 信息系统开发人员的组织28
1.4.2 系统分析员应具有的基本技能29
1.4.3 信息系统开发中的文档管理30
1.4.4 信息系统开发中的项目管理33
1.5 原型法38
1.5.1 原型法开发步骤38
1.5.2 原型法的使用前提40
1.5.3 原型法的人员组织和工作环境41
思考题42
第2章 信息系统开发过程管理43
2.1 CMM概述43
2.1.1 CMM基本概念43
2.1.2 CMM框架46
2.1.3 CMM管理手段50
2.2 信息系统开发过程模型53
2.2.1 常用的开发模型53
2.2.2 CMM中的开发流程定义55
2.2.3 CMM中的开发流程裁剪61
2.3 信息系统开发过程中的标准规范63
2.3.1 过程文档的标准规范63
2.3.2 开发文档的标准规范65
2.3.3 程序编制的标准规范66
思考题66
第3章 信息系统总体规划68
3.1 信息系统总体规划概述68
3.1.1 问题的提出68
3.1.2 总体规划的时机71
3.1.3 总体规划的内容72
3.1.4 总体规划的组织72
3.1.5 总体规划的步骤74
3.2 数据环境76
3.2.1 建立数据库的必要性76
3.2.2 四类数据环境77
3.2.3 主题数据库规划的内容78
3.3 总体业务规划79
3.3.1 现行系统的调查80
3.3.2 职能域82
3.3.3 业务过程83
3.3.4 业务活动85
3.3.5 业务模型的优化88
3.4 总体数据规划93
3.4.1 主题数据库规划93
3.4.2 信息系统总体结构规划94
3.4.3 主题数据库的分布规划101
3.4.4 主题数据库的可靠性规划104
3.5 信息技术规划105
3.5.1 关键技术应用规划105
3.5.2 应用开发策略规划107
3.5.3 数据管理策略109
3.5.4 硬件基础设施规划110
3.5.5 开发工具的选择策略112
思考题113
第4章 信息系统分析114
4.1 信息系统分析概述114
4.1.1 信息系统分析的任务114
4.1.2 信息系统分析步骤115
4.1.3 信息系统分析工具116
4.1.4 信息系统分析阶段的过程管理116
4.1.5 信息系统分析的特点120
4.2 业务流程调查121
4.2.1 业务流程概要调查121
4.2.2 业务流程详细调查123
4.2.3 业务流程审查127
4.3 数据分析建立数据模型130
4.3.1 关系的基本性质130
4.3.2 关系的规范化形式131
4.3.3 数据分析及主题数据库的逻辑设计135
4.4 功能分析建立新系统逻辑结构137
4.4.1 详细的功能分析137
4.4.2 总体逻辑结构设计141
4.4.3 逻辑结构的审查143
4.5 业务功能描述145
4.5.1 用例图及用例说明145
4.5.2 用例的活动描述154
4.5.3 用例模型的抽象158
思考题161
第5章 信息系统设计163
5.1 信息系统设计概述163
5.1.1 系统设计的任务163
5.1.2 系统设计步骤164
5.1.3 系统设计评价标准164
5.2 数据库设计和编码设计167
5.2.1 数据库设计167
5.2.2 编码设计170
5.3 人机界面设计178
5.3.1 输入/输出方式178
5.3.2 操作模式的设计180
5.3.3 界面设计182
5.4 功能设计184
5.4.1 面向对象功能设计的基本任务184
5.4.2 面向对象功能设计方法186
5.4.3 面向对象的程序代码设计195
思考题203
第6章 系统测试204
6.1 系统测试概述204
6.1.1 测试的基本方法204
6.1.2 测试的基本原则206
6.1.3 测试的基本手段207
6.2 人工测试方法208
6.3 编程测试及测试数据的设计211
6.3.1 逻辑覆盖测试212
6.3.2 等价类划分214
6.3.3 边值分析217
6.3.4 因果图220
6.3.5 猜错223
6.3.6 策略223
6.4 单元测试与集成测试224
6.4.1 测试方式224
6.4.2 自顶向下测试225
6.4.3 自底向上测试226
6.4.4 单元测试227
6.4.5 集成测试227
6.4.6 测试的执行228
6.5 高级测试229
6.5.1 系统测试229
6.5.2 验收测试及安装测试231
6.6 测试计划和控制231
6.6.1 测试计划232
6.6.2 测试完成的标准232
思考题234
第7章 系统运行维护235
7.1 系统切换235
7.1.1 系统切换前的准备235
7.1.2 系统切换236
7.2 系统运行维护237
7.2.1 系统运行237
7.2.2 系统维护239
7.3 系统运行的审计与评价241
思考题242
附录1 程序代码编写标准规范样例243
附录2 Rational Rose使用方法简介248
参考文献259
