随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，如何有效地管理和分析海量数据，从中提取有价值的信息和知识，成为企业和组织面临的重要挑战，数据仓库与数据挖掘技术应运而生，为解决这一问题提供了有力支持。
数据仓库是存储大量数据的系统，用于支持决策制定和分析，它将来自不同源的数据进行整合、清洗和处理，形成一个统一的数据视图，通过建立数据仓库，企业可以实现对业务流程的全面监控和管理，提高运营效率和市场竞争力。
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数据挖掘是从大规模数据集中发现潜在模式和关联的过程，通过对数据进行深入分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的知识和规律，为企业提供有针对性的决策依据，数据挖掘技术在市场营销、金融服务、医疗健康等领域具有广泛的应用前景。
本书旨在系统地介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法，全书共分为九章，分别为：
第一章 数据仓库概述，介绍了数据仓库的定义、特点和作用；第二章 数据仓库的设计与实现，阐述了数据仓库体系结构、数据建模和数据集成的方法；第三章 数据挖掘基础，讲解了数据挖掘的基本概念、任务和应用领域；第四章 关联规则挖掘，详细介绍了关联规则挖掘算法及其在实际应用中的优化策略；第五章 聚类分析与可视化，探讨了聚类分析方法及其在数据分析中的应用；第六章 预测分析与时间序列预测，阐述了预测分析的基本原理和时间序列预测方法；第七章 文本挖掘与社会网络分析，介绍了文本挖掘技术和社会网络分析方法；第八章 数据挖掘在特定领域的应用，分析了数据挖掘技术在金融、零售、医疗等行业的实际应用案例；第九章 数据仓库与数据挖掘的未来发展趋势，展望了数据仓库与数据挖掘技术的发展方向。
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本书以理论为基础，注重实践操作，书中穿插了大量实例和习题，帮助读者更好地理解和掌握相关知识，为了适应数字化阅读的需求，本书还提供了电子课件和在线资源，方便读者学习和交流。
《数据仓库与数据挖掘》是一本全面、实用的教材，适合高等院校计算机科学与技术、信息管理与信息系统等相关专业本科生和研究生的教学使用，也可供从事数据仓库与数据挖掘工作的技术人员参考。
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