数据仓库与数据挖掘原理及应用的详细指南如下：
第1章介绍数据仓库的基本概念和架构，包括：
1.1 演变历程，概述数据仓库的发展史；
1.2 体系结构，区分了两层和三层的结构，并阐述数据抽取、转换和加载(ETI)的过程；
1.3 数据仓库的组成，强调了元数据的重要性和分类；
1.4 元数据的标准化，以及CWM、UMI、MOF和XML在元数据管理中的应用；
1.5 数据粒度的定义，以及数据模型的选择和设计；
1.6 数据仓库的ETI流程，详细讲解了数据抽取、转换和加载的各个环节。
第2章转向数据仓库的设计与实现，包括设计方法、体系结构设计、数据模型设计和ETL设计的具体步骤。
第3章通过实例展示数据仓库的设计过程，涉及实际项目的主题选择、逻辑和物理模型设计，以及ETL设计。
第二部分是数据挖掘，从基础理论到具体技术，如第5章概述数据挖掘的定义、功能和模型，以及实现工具的比较。
第6章聚焦聚类分析，包括硬聚类算法、相似度计算方法和实现方法，以及模糊聚类的介绍。
后续章节探讨了分类、预测、关联分析和Web挖掘等技术，如神经网络、决策树和Web文档抽取等。
第三篇深入到语义网和本体的领域，第11章讨论知识的分类、表示和管理，以及第12章详细解析语义网的层次结构、本体的构建方法和描述语言，同时介绍了开发工具Jena和Web3.0的关联。
最后，是数据挖掘实例的详细解析，涵盖客户细分、重入网识别和WAF日志挖掘等。