数据仓库与数据挖掘_课程教学实践与探索

一、上机目的及内容目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。

内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出购买自行车模式。

请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。

然后算法将使用决策树从中确定模式。

下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。

市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。

要求:利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出模型及操作过程。

实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。

二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）关联分析：关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。

时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。

分类：分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，既该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。

三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及Microsoft SQL Server套件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)创建 Analysis Services 项目1.打开 Business Intelligence Development Studio。

2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。

3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。

4.在“名称”框中，将新项目命名为 AdventureWorks。

5.单击“确定”。

更改存储数据挖掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中，选择“属性”。

数据仓库与数据挖掘实训课程学习总结在经过一学期的数据仓库与数据挖掘实训课程学习之后，我对这门课程有了更深入的了解，并且对于数据仓库与数据挖掘的应用和重要性有了更清晰的认识。

本文将从三个方面对我的学习总结进行论述，分别是课程内容的学习与理解、实验项目的实践和应用以及对未来的展望。

首先，通过课程内容的学习与理解，我对数据仓库的概念和特点有了更为全面的认识。

数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够集成和存储不同来源、不同格式的数据，并为企业决策提供支持。

在课程中，我们学习了数据仓库的建模、设计和实施等方面的知识，掌握了数据仓库的构建方法和技术。

通过实验和案例分析，我更加深入地了解了数据仓库的实际应用和操作流程，为以后的实践打下坚实的基础。

其次，通过实验项目的实践和应用，我进一步巩固了对数据仓库与数据挖掘知识的理解，并学会了将其应用于实际问题中。

在实验项目中，我们需要选择一个具体的业务场景，运用所学的数据仓库和数据挖掘技术进行分析和挖掘。

这对我来说是一个很好的机会，可以将课堂上学到的理论知识运用到实践中，进一步加深对知识的理解和应用能力的培养。

通过与同学们的合作和老师的指导，我顺利完成了实验项目，并成功地提取了有关业务场景的有价值的信息，并应用于实际决策中。

最后，对未来的展望方面，我认为数据仓库与数据挖掘领域具有广阔的发展前景。

随着社会的进步和信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，数据的管理和挖掘需求也越来越迫切。

数据仓库和数据挖掘技术的应用将对企业的决策和运营产生深远的影响。

因此，我将继续深入学习与研究数据仓库与数据挖掘相关的知识，提升自己在这个领域的专业能力，并将其应用于实际工作中，为企业的发展做出贡献。

综上所述，通过数据仓库与数据挖掘实训课程的学习，我对于数据仓库的概念、构建方法和技术有了全面的认识，并通过实验项目的实践和应用巩固了所学知识。

我深刻认识到数据仓库与数据挖掘在企业决策和运营中的重要性，对未来有着广阔的发展前景。

数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。

二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。

具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。

2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。

根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。

3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。

通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。

4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。

三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。

2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。

3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。

4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。

此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。

数据仓库与数据挖掘课程实验课程实验课程实验部分安排八个有代表性的上机实验与课程内容相呼应，每一个实验安排两学时。

学生应在实际操作中规范地完成各项实验。

更深入理解数据仓库及OLAP系统工作原理，构建数据仓库、熟练掌握OLAP操作。

实验完成后，教师在实验结束前，现场验收学生的完成情况，并给出现场评定，最后结合实验报告给出实验成绩。

实验一认识sql server2000一、实验目的1、通过某个商用数据库管理系统的安装使用，初步了解DBMS的工作环境和系统构架。

2、熟悉对DBMS的安装。

搭建今后实验的平台。

3、了解所选DBMS系统的主要组件。

4、理解数据库、数据表、属性、关键字等关系数据库中的基本概念。

5、熟悉利用管理器创建数据库、数据表并向表中插入数据6、查询数据表中数据。

二、实验平台操作系统：windows2000或者windows XP数据库管理系统：国产如KingbaseES,国外如：MS SQL Server, Oracle。

三、实验内容及要求1.安装和启动i.根据安装文件的说明安装数据库管理系统。

在安装过程中记录安装的选择，并且对所作的选择进行思考，为何要进行这样的配置，对今后运行数据库管理系统会有什么影响。

ii.学会启动和停止数据库服务，思考可以用哪些方式来完成启动和停止。

2.初步了解DBMS的安全性i.这里主要是用户的登录和服务器预定义角色。

可以尝试建立一个新的用户，赋予其数据库管理员的角色，今后的实验可以用该用户来创建数据库应用。

3.数据库系统的构架i.了解数据库系统的逻辑组件：它们主要是数据库对象，包括基本表、视图、触发器、存储过程、约束等。

今后将学习如何操作这些数据库对象。

4.DBMS的管理和使用了解DBMS如何通过它提供的工具对数据和数据库服务器进行管理和使用的。

i.学会运用控制管理器和企业管理器进行操作。

◆利用管理器创建school数据库，创建关系数据库SCHOOL表：◆学生表student(sno,sname,ssex.sage,sdept,grade),◆课程表course(cno,cname,cpno,chour,ccredit)，◆教师表teacher(tno,tname,email,salary)。

数据仓库与数据挖掘教案教案：数据仓库与数据挖掘一、教学目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和作用；2. 掌握数据仓库的设计原则和构建过程；3. 了解数据挖掘的常见技术和应用领域；4. 能够利用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。

二、教学内容1. 数据仓库的概念和特点；2. 数据仓库的设计原则和构建过程；3. 数据挖掘的基本任务和流程；4. 数据挖掘的常见技术和应用案例；5. 数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用。

三、教学过程第一节：数据仓库的概念和特点（30分钟）1. 数据仓库的定义和作用；2. 数据仓库与传统数据库的区别；3. 数据仓库的特点和优势。

第二节：数据仓库的设计原则和构建过程（60分钟）1. 数据仓库的设计原则：一致性、稳定性、易用性等；2. 数据仓库的构建过程：需求分析、数据抽取、数据转换、数据加载等；3. 数据仓库的体系结构和组成要素。

第三节：数据挖掘的基本任务和流程（40分钟）1. 数据挖掘的概念和作用；2. 数据挖掘的基本任务：预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 数据挖掘的流程：数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。

第四节：数据挖掘的常见技术和应用案例（60分钟）1. 数据挖掘的常见技术：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等；2. 数据挖掘在商业领域的应用案例：市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。

第五节：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用（30分钟）1. 数据仓库与决策支持系统的关系；2. 数据仓库和数据挖掘在决策支持中的应用实例。

1. 讲授相结合的方式，通过概念讲解和实例分析，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘的相关知识；2. 基于案例的学习，引导学生运用数据仓库和数据挖掘的技术进行实际问题的分析解决；3. 学生小组讨论和展示，促进学生的互动和合作。

五、教学评价1. 课堂参与度（10%）：学生积极回答问题和提出自己的见解；2. 课堂练习与作业（30%）：课堂练习和作业涵盖概念理解和应用实践；3. 课程设计项目（40%）：小组合作设计一个数据仓库与数据挖掘的实际项目，包括需求分析、数据抽取、模型建立和结果评估等环节；4. 个人报告（20%）：学生针对设计项目进行个人报告，展示理解和技术应用能力。

数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计数据仓库与数据挖掘是现代企业管理和分析的核心技术之一。

本文通过对教学目标、教学内容、教学方法和教学评估四个方面进行分析和阐述，提供数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计的参考框架。

教学目标知识目标1.掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。

2.理解数据仓库和数据挖掘的应用场景和实际应用案例。

3.了解数据仓库和数据挖掘的技术框架和工具。

技能目标1.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等基本操作。

2.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据建模、数据挖掘和数据可视化等高级操作。

3.能够根据实际应用场景设计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案。

态度目标1.培养学生对于数据仓库和数据挖掘的兴趣和热情。

2.培养学生对于数据分析和决策支持的重要性的认识和理解。

3.培养学生对于数据隐私和安全的意识和责任感。

教学内容数据仓库1.数据仓库的概念和特点。

2.数据仓库的架构和组成。

3.数据仓库的设计和实现。

4.数据仓库的运维和监控。

数据挖掘1.数据挖掘的概念和步骤。

2.数据挖掘的分类和应用。

3.数据挖掘的算法和模型。

4.数据挖掘的工具和技术。

应用案例1.电商数据分析和营销策略设计。

2.社交媒体数据挖掘和用户画像构建。

3.医疗健康数据分析和疾病预测研究。

4.金融风控数据分析和欺诈检测研究。

教学方法教师授课采用讲解和演示相结合的方式，对于数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术框架进行讲解，对于数据仓库和数据挖掘的工具和技术进行演示。

学生案例分析采用研讨和讨论相结合的方式，针对特定的应用案例，由学生分组进行数据清洗、数据建模、数据挖掘和数据可视化等环节的探索和实践，最终形成应用案例分析报告。

实验操作采用指导和实践相结合的方式，通过对于数据仓库和数据挖掘工具的操作指导和实验任务安排，使学生掌握具体的工具使用技巧和解决实际问题的能力。

课程论文采用撰写和评审相结合的方式，要求学生根据特定的应用场景，设计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案，并且提交课程论文进行成果展示和评审。

“数据仓库与数据挖掘”课程理论与实践教学探讨【摘要】“数据仓库与数据挖掘”是一门多学科融合的课程，已经成为计算机相关专业、信息管理与信息系统专业本科生的学习内容之一。

本文主要讨论了该课程在本科教学过程中遇到的一些实际问题，并对理论教学环节和实践教学环节的内容进行了简单介绍。

【关键词】数据仓库；数据挖掘；理论教学；实践教学0 前言数据仓库与数据挖掘技术始于20世纪80年代，90年代有了迅猛的发展，这是信息和数据深度处理的必然需要，也是体现信息价值的重要工具。

“数据仓库与数据挖掘”是一门多学科融合、理论与实践并重、内容具有前沿性和时代性的课程，已经成为计算机相关专业、信息管理与信息系统专业本科生的学习内容之一。

本课程要求学生应具备扎实的计算机基础、数据库原理、程序设计语言等相关知识，同时，课程中还涉及分类、聚类、预测、关联规则等多种数据挖掘理论算法，这就要求教师在授课时注意结合实际、融会贯通，以帮助学生理解课程教学内容。

1 课程的教学内容数据仓库与数据挖掘是针对计算机相关专业高年级开设的选修课程，主要教学任务是使学生熟悉数据仓库的基本概念和原理、数据仓库的开发过程、联机分析技术（OLAP）、数据挖掘技术（DM）等，并通过实践环节使学生掌握开发数据仓库、应用数据挖掘技术的基本技能，使学生具备获取、分析、利用信息的能力。

我们采用的是北京大学出版社出版，廖开际主编的《数据仓库与数据挖掘》，该课程一共有32学时，其中：理论教学24学时，实践教学8课时，由于教学课时有限，需要学生利用课余时间查阅和学习相关内容。

2 理论教学环节“数据仓库与数据挖掘”课程是涉及多个学科的交叉领域，既要求学生掌握计算机专业知识，又要掌握数据库系统、程序设计等基础知识，另外，在讲解聚类、预测分析、关联规则等挖掘算法时，又要求学生对概率统计等数学知识有一定深度的认识。

但是，由于本科生教学课程设置等方面因素的影响，学生不可能完全了解相关学科的知识，因此，在进行理论讲解时，对于涉及到学生比较生疏的内容应该根据学生的具体情况，结合实例加以说明。

数据仓库与数据挖掘实验报告题目Glass（玻璃）数据集分析院系姓名学号专业班级科目数据仓库与数据挖掘任课老师目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)1.数据预处理方法（缺失值处理） (1)2.数据可视化 (1)3.分类算法测试及比较 (1)三、实验步骤 (1)1.Weka平台搭建及收集该数据集 (1)2.加载 Glass（玻璃）数据集 (1)3.数据预处理 (2)4.数据可视化 (4)5.分类算法 (5)四、实验总结 (9)一、实验目的1.使用Weka数据预处理方法，对缺失值数据进行处理。

缺失值会使数据挖掘混乱，分析可能会得到错误结论，所以在数据挖掘前最好进行缺失值数据进行处理。

2.使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试，应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。

3.学习与了解Weka平台的基本功能与使用方法。

二、实验内容1.数据预处理方法（缺失值处理）2.数据可视化3.分类算法测试及比较三、实验步骤1.Weka平台搭建及收集该数据集2.加载 Glass（玻璃）数据集（1）Glass（玻璃）数据集预处理界面如图2.1所示：（2）Glass（玻璃）数据属性含义如表2.1所示:表2.1 Glass（玻璃）数据属性含义3.数据预处理（1）Glass（玻璃）数据预处理前数据如图3.1所示：（2）使用缺失值处理函数：weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。

Glass（玻璃）数据预处理后数据如图3.2所示：图3.2 Glass（玻璃）数据预处理后数据图示4.数据可视化Glass（玻璃）数据可视化如图4.1所示：图4.1 Glass（玻璃）数据可视化图示5.分类算法（1）KNN算法：一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。

KNN算法如图5.1所示：图5.1 KNN算法图示①元素分析结果如表5.1所示：表5.1 元素分析结果②类型分析结果：准确率为70.5607%，其中214个实例数据有151个正确分类，63个错误分类。

《数据仓库与数据挖掘实践》数据仓库与数据挖掘实践随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业经营决策的重要资源。

而在海量数据面前，如何将数据进行有效地处理和利用，成为了企业最关注的问题。

数据仓库与数据挖掘的出现，为企业解决了这一难题。

本文将从两个方面分别介绍数据仓库和数据挖掘，并探讨其实践过程。

一、数据仓库1.数据仓库的概念数据仓库是一个以主题为导向、集成、时间一致、非易失的数据集合，用于支持管理决策。

它是企业数据管理架构的一部分，可以将企业的数据统一管理，去重、去浑，提高数据质量，以支持企业决策。

2.数据仓库的优势数据仓库具有以下优势：（1）统一数据视图：数据仓库可以将企业中分散的数据统一视图，去除重复数据、非关键数据，使得数据更加一致。

（2）提高数据质量：数据仓库对于数据采集、转化、清洗、整合、加载等处理环节，可以进行精细化管理，提高数据的质量。

（3）支持决策：数据仓库集中存储了历史和当前的数据，同时提供了数据分析和数据挖掘的功能，可以帮助企业管理层进行决策。

3.数据仓库的设计与构建在设计和构建数据仓库时，需要进行以下步骤：（1）需求分析：进行需求分析，包括数据范围、数据源、数据内容、数据类型等。

（2）数据采集：从多地、多源的数据中采集数据，并进行清洗、转化和集成。

（3）数据存储：将数据存储到数据仓库中，包括物理设计和逻辑设计。

（4）数据访问：通过BI、OLAP等工具，为用户提供多样化的数据访问方式。

二、数据挖掘1.数据挖掘的概念数据挖掘是从庞大数据中自动或半自动地获取信息的过程。

它是通过数据分析和统计来发现数据中的潜在模式和规律，提供有关数据的可理解性和预测性信息。

2.数据挖掘的类型数据挖掘包含以下类型：（1）分类：将数据分成不同的类别，如客户的分类、产品的分类等。

（2）聚类：将数据聚集成不同的群组。

（3）关联：寻找数据之间的关联性，如购买商品的关联性。

（4）预测：预测未来的趋势，如销售预测等。

《数据仓库与数据挖掘》课程实验报告一一、实验目的、内容、原理与环境1.实验目的:掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据加载和建立多维数据模型过程的知识, 训练其把教材上的内容应用到实际中的技能, 为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。

2.实验内容:在SQL Server 2005示例数据仓库环境下加载数据仓库, 建立多维数据模型。

具体内容包括：创建 Analysis Services 项目 , 定义数据源 , 定义数据源视图 , 修改表的默认名称, 定义多维数据集 , 检查多维数据集和维度属性 , 部署 Analysis Services 项目, 浏览已部署的多维数据集等知识。

3、实验原理与环境:数据仓库环境下数据加载过程和多维数据模型建立的方法。

SQL Server 2005示例数据仓库环境。

二、实验步骤（一）本实验的主要步骤（7步）分别介绍如下:（二）创建 Analysis Services 项目（二）创建数据源（三）定义数据源视图（四）定义多为数据源集（五）部署 Analysis Services 项目（六）浏览已部署的多维数据集(七)提高多维数据集的可用性和易用性三、实验总结通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习, 掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念, 了解了数据仓库与数据库的区别。

下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。

数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。

主题是数据数据归类的标准, 每个主题对应一个客观分析的领域, 他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。

数据仓库包含了大量的历史数据, 经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。

数据仓库内的数据时间一般为5年至10年, 主要用于进行时间趋势分析。

数据仓库的数据量很大。

数据仓库的特点如下：。

《数据仓库与数据挖掘》实验指导书前言数据仓库与数据挖掘技术课程在计算机数据管理、维护中有着相当重要的作用。

数据仓库系统在企业信息管理系统中应用非常广泛，数据挖掘技术对数据仓库的管理及维护、完善数据仓库、发挥数据仓库的作用有着非常大的作用。

本课程主要内容为：数据仓库的概念与体系结构，数据仓库数据处理过程，数据仓库系统的设计与开发，各种数据挖掘技术（关联规则，数据分类，数据类聚，贝叶斯网络，粗糙集，神经网络，遗传算法，统计分析，文本与Web挖掘）及其应用。

本课程既有理论也有实践，实践环节主要是基于SQL Server2005示例数据仓库环境下进行各种数据挖掘技术的实验。

为使学生能在SQL Server2005示例数据仓库环境下进行各种数据挖掘技术的实验,首先必须创建一个SQL Server2005示例数据仓库环境，但考虑到学院实验室管理要求和培养学生的独立动手能力，因此第一个实验（实验一：SQL Server2005示例数据仓库环境的配置，综合性实验）分两方面进行，一方面由实验室对SQL Server2005示例数据仓库环境的配置完成，提供给学生进行数据挖掘实验，另一方面，学生可利用自己的计算机环境进行课外实验，交实验报告，其他实验可根据课程内容及课时安排在实验指导教师的指导下在实验室完成。

目录1、实验一：SQL Server2005示例数据仓库环境的配置···············································页码2、实验二：使用SQL Server2005建立多维数据模型··················································页码3、实验三：SQL Server2005中的关联规则应用··························································页码4、实验四：SQL Server2005中的决策树应用······························································页码5、实验五：SQL Server2005中的k-means应用···························································页码6、实验六：SQL Server2005中的贝叶斯网络应用·······················································页码7、实验七：SQL Server2005中的神经网络应用···························································页码8、实验八：SQL Server2005中的线性回归应用···························································页码9、实验九：SQL Server2005中的Logistic回归应用·····················································页码10、实验报告基本内容要求··························································································页码实验一：SQL Server2005示例数据仓库环境的配置实验学时：2实验类型：综合实验要求：必修一、实验目的通过本实验的学习，使学生掌握配置SQL Server2005示例数据仓库环境的知识，训练其独立配置数据仓库环境的技能，为今后继续配置数据仓库环境的学习奠定基础。

数据仓库与数据挖掘实验数据挖掘实验指导书数据仓库与数据挖掘实验数据挖掘实验指导书《数据挖掘》实验指导书xx年3月1日长沙学院信息与计算科学系前言随着数据库技术的发展，特别是数据仓库以及Web 等新型数据源的日益普及，形成了数据丰富，知识缺乏的严重局面。

针对如何有效地利用这些海量的数据信息的挑战，数据挖掘技术应运而生，并显示出强大的生命力。

数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段，是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。

因此加强数据挖掘领域的理论与实践学习也已成为专业学生的必修内容。

本实验指导书通过大量的实例，循序渐进地引导学生做好各章的实验。

根据实验教学大纲，我们编排了五个实验，每个实验又分了五部分内容：实验目的、实验内容、实验步骤、实验报告要求、注意事项。

在实验之前，由教师对实验作一定的讲解后，让学生明确实验目的，并对实验作好预习工作。

在实验中，学生根据实验指导中的内容进行验证与，然后再去完成实验步骤中安排的任务。

实验完成后，学生按要求完成实验报告。

整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。

实验一 K-Means聚类算法实现一、实验目的通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。

实验类型：验证计划课间：4学时二、实验内容1、分析K-Means 聚类算法；2、分析距离计算方法；3、分析聚类的评价准则；4、编程完成K-Means 聚类算法，并基于相关实验数据实现聚类过程；三、实验方法1、K-means 聚类算法原理K-means聚类算法以k 为参数，把n 个对象分为k 个簇，以使簇内的具有较高的相似度。

相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。

算法描述：输入：簇的数目k 和包含n 个对象的数据库输出：使平方误差准则最小的k 个簇过程：任选k 个对象作为初始的簇中心； Repeatfor j=1 to n DO根据簇中对象的平均值，将每个对象赋给最类似的簇 for i=1 to k DO 更新簇的平均值计算EUnitl E不再发生变化按簇输出相应的对象2、聚类评价准则： E 的计算为：E =∑∑|x -xi =1x ∈C iki|2四、实验步骤 4.1 实验数据P192：154.2初始簇中心的选择选择k 个样本作为簇中心For (i=0;i For (j=0;jClusterCenter[i][j]=DataBase[i][j]4.3 数据对象的重新分配Sim=某一较大数；ClusterNo=-1;For (i=0;iIf (Distance(DataBase[j],ClusterCenter[i])ClusterNo=i;}ObjectCluster[j]=ClusterNo;4.4 簇的更新For (i=0;i{Temp=0;Num=0; For (j=0;jIf (ObjectCluster[j]==i){Num++; T emp+=DataBase[j];} If (ClusterCenter[i]!=Temp) HasChanged=TRUE;ClusterCenter[i]=T emp; }4.5 结果的输出 For (i=0;iPrintf(“输出第%d个簇的对象:”，i); For (j=0;jIf (ObjectCluster[j]==i) printf(“%d ”,j); Printf(“\n”);Printf(“\t\t\t 簇平均值为(%d,%d)\n”, ClusterCenter[i][0], ClusterCenter[i][1]); }五、注意事项 1、距离函数的选择 2、评价函数的计算实验二 DBSCAN算法实现一、实验目的要求掌握DBSCAN 算法的聚类原理、了解DBSCAN 算法的执行过程。

数据仓库与数据挖掘实验报告一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的两个方向，它们的应用范围广泛，可以用于企业管理、市场分析、科学研究等方面。

本实验旨在通过学习和实践，深入了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并利用相应工具进行实际操作。

二、数据仓库实验1. 数据仓库概念及特点数据仓库（Data Warehouse）是指将各种不同来源的数据进行整合、清洗、转换后存储到一个统一的集合中，以便于进行查询和分析。

其主要特点包括：- 面向主题：即按照某个主题或业务领域来组织数据。

- 集成性：将来自不同系统和部门的数据整合到一个统一的存储介质中。

- 非易失性：即一旦存储到数据仓库中，就不能轻易删除或修改。

- 时间性：即记录历史信息，以便于进行趋势分析。

2. 数据仓库建模在建立一个完整的数据仓库之前，需要对其进行建模。

常见的建模方法包括星型模型和雪花模型。

其中星型模型是最常用的一种建模方法，其特点是以一个中心事实表为核心，围绕着它建立多个维度表。

而雪花模型则是在星型模型的基础上进一步拆分出多个层级的维度表。

3. 数据仓库实战在本次实验中，我们使用了SQL Server Management Studio （SSMS）这一数据库管理工具来创建和管理数据仓库。

首先我们需要创建一个数据库，并在其中创建一个事实表和多个维度表。

然后将各种不同来源的数据导入到相应的表中，并进行必要的清洗和转换操作。

最后，我们可以通过SQL查询语句来查询和分析数据。

三、数据挖掘实验1. 数据挖掘概念及过程数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，并将其应用于决策支持、预测分析等方面。

其主要过程包括：- 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

- 特征选择：根据业务需求选择最有价值的特征变量。

- 模型构建：根据所选特征变量构建相应的分类或回归模型。

- 模型评估：对所构建模型进行评估，确定其准确性和可靠性。

大数据仓库与大数据挖掘课程设计在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。

如何有效地存储、管理和分析海量数据，以提取有价值的信息和知识，成为了摆在我们面前的重要课题。

大数据仓库和大数据挖掘技术应运而生，为解决这一问题提供了有力的手段。

因此，设计一门关于大数据仓库与大数据挖掘的课程，对于培养具备相关技能和知识的专业人才具有重要意义。

一、课程目标本课程旨在让学生掌握大数据仓库和大数据挖掘的基本概念、原理、技术和方法，能够运用所学知识解决实际的数据处理和分析问题。

具体目标包括：1、了解大数据仓库的架构、设计和实现，掌握数据抽取、转换和加载（ETL）的流程和技术。

2、熟悉大数据挖掘的常见算法和模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等，能够运用相关工具进行数据挖掘任务。

3、培养学生的数据思维和分析能力，能够从海量数据中发现潜在的模式和规律。

4、提高学生的实践动手能力，通过实际项目的开发和实践，加深对所学知识的理解和应用。

二、课程内容1、大数据仓库概述大数据的特点和挑战数据仓库的概念和作用大数据仓库与传统数据仓库的区别2、大数据仓库架构与设计分层架构设计（ODS、DW、DM 等）数据模型设计（星型、雪花型等）数据存储技术（Hive、HBase 等）3、数据抽取、转换和加载（ETL） ETL 流程和工具数据清洗和预处理数据转换和映射4、大数据挖掘基础数据挖掘的概念和任务数据挖掘的流程和方法5、分类算法决策树朴素贝叶斯支持向量机6、聚类算法KMeans 算法层次聚类算法密度聚类算法7、关联规则挖掘Apriori 算法FPGrowth 算法8、大数据挖掘工具与实践使用 Python 进行数据挖掘基于 Hadoop 生态系统的大数据挖掘实践三、课程教学方法1、理论讲授通过课堂讲解，让学生掌握大数据仓库和大数据挖掘的基本概念、原理和技术。

2、案例分析结合实际案例，分析大数据仓库和大数据挖掘在企业中的应用，帮助学生理解所学知识的实际价值。

数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代数据分析与决策的重要工具。

本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用，培养学生对大数据的处理和分析能力，以及利用数据挖掘技术进行数据驱动决策的能力。

二、课程目标1. 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。

2. 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用方法和技术。

3. 能够应用数据仓库与数据挖掘技术进行数据预处理和特征选择。

4. 能够利用数据挖掘技术进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等任务。

5. 能够利用数据仓库与数据挖掘技术解决实际问题并进行数据驱动决策。

三、教学内容与安排1. 数据仓库概述- 数据仓库的定义与特点- 数据仓库的架构与组成- 数据仓库的设计与实现2. 数据预处理- 数据清洗与去噪- 数据集成与转换- 数据规约与变换3. 特征选择与降维- 特征选择的概念与方法- 特征降维的概念与方法- 特征选择与降维的应用案例4. 数据分类与回归- 决策树算法- 朴素贝叶斯算法- 支持向量机算法- 逻辑回归算法5. 数据聚类- K均值聚类算法- 层次聚类算法- 密度聚类算法- 谱聚类算法6. 关联规则挖掘- 关联规则的定义与表示- 关联规则挖掘的算法与应用 - 关联规则挖掘的评估与优化7. 数据挖掘实践- 数据挖掘工具的介绍与使用- 实际数据挖掘项目案例分析- 数据挖掘结果的解释与应用四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论讲授：通过课堂讲解介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。

- 实践操作：通过实验和案例分析，让学生掌握数据仓库与数据挖掘的实际应用技能。

- 课堂讨论：通过课堂讨论，促进学生对数据仓库与数据挖掘的理解和思量。

- 课程项目：设计数据挖掘项目，培养学生的数据分析和解决实际问题的能力。

2. 评价方式- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。

- 实验报告：要求学生完成数据仓库与数据挖掘实验，并撰写实验报告。

- 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识和应用能力。

数据仓库与数据挖掘应用实践随着信息化时代的到来，越来越多的企业开始关注数据的重要性，企业要如何充分利用数据中的价值，以带来商业价值的提升，这是许多企业需要面对的问题。

数据仓库和数据挖掘技术，就是帮助企业发掘数据价值的一种重要手段。

1. 数据仓库数据仓库是自1950年代以来IT技术的重要发展方向之一，它的主要目的是将来自各个企业数据源的数据进行统一的管理和处理，以便企业可以更好地对其数据进行分析和利用。

数据仓库是一个设计好的，面向主题的，集成的，持续变化的，时间一致的，非易失性数据集合，以支持管理者的决策支持和业务智能的分析工作。

数据仓库的设计和建立会因应企业的特质和需求而异，但是基本的流程可以归结为四个步骤：(1)需求分析——分析企业的特质和需求，以确定数据仓库需求和功能。

(2)数据建模——设计数据仓库模型，以确定数据仓库的架构和表结构。

(3)ETL(Extract Transform Load)——将企业现有的数据搜集、转化、加载到数据仓库中。

(4)报表与分析——建立查询工具以及其他数据分析工具，以便企业用户可以方便地从数据仓库中搜寻和提取数据。

2. 数据挖掘数据挖掘是指在大量数据中自动地寻找有用的模式和信息，以便如预测，分类，聚类等计算机技术的应用。

数据挖掘可以用于销售预测，市场分析，客户行为分析，金融风险评估，制造质量控制等方面。

数据挖掘可以在数据仓库的基础上进行，其主要任务是对大量的数据进行分析，并从中发现潜在的、以前未知的有用信息。

数据挖掘通常经过以下四个步骤：(1)数据准备——包括数据清洗，数据集成，数据转换以及数据规约四个主要过程。

(2)模型选择——选择合适的聚类、分类、关联规则、回归、人工神经网络等模型。

(3)模型构造——根据所建立的模型，对数据进行处理和分析，以得出有用的信息，并形成对数据的描述。

(4)模型评价——对构建的模型进行评价和选择，以检验模型的可靠性和实用性，以做出精确的预测或决策。

数据仓库设计和数据挖掘的实践随着信息技术的快速发展，各种各样的数据在我们的生活中越来越重要。

数据需要进行处理和分析，以发现其中的价值，从而指导决策。

为此，数据仓库和数据挖掘成为了必备的技术手段。

数据仓库是一个集成的、主题导向的、历史化的、稳定的、易用的、与时间有关的数据集合。

它是为了支持公司的决策制定而专门设计的。

数据仓库的设计需要考虑数据的来源、数据的结构、数据的存储、数据的维护和数据的访问等方面。

在数据仓库的设计中，最重要的任务是确定数据仓库中的主题。

主题是指用户在使用数据仓库时最关心的内容，是决策的核心。

为了确定主题，需要对企业的业务流程进行分析，挖掘业务需求。

通常情况下，主题可以分为三大类：经营分析、战略性分析和研究性分析。

另外，在数据仓库的设计中，需要考虑数据的来源和数据的结构。

数据来源可以分为内部数据和外部数据。

内部数据是指企业内部产生的数据，外部数据是指从外部获取的数据，例如政府发布的数据或市场调查数据。

数据结构需要与主题密切相关，为了能够高效地查询和分析数据，需要将相应的数据关系建立起来，以便进行数据查询操作。

在数据仓库中，数据的存储也是一个非常重要的问题。

数据存储通常采用的是多维数据结构，包括关系型数据库、多维数组或多维哈希表等。

这些结构可分为基于行的结构和基于列的结构。

基于行的结构适用于数据量较小的情况，基于列的结构则更适用于数据量较大的情况。

在进行数据存储的时候，还需要考虑数据的安全性和灵活性。

除了数据仓库的设计，数据挖掘技术也是必不可少的。

数据挖掘是从大量的数据中提取信息的过程。

它是根据统计学、机器学习、人工智能等多个领域的技术集成而成的。

数据挖掘的核心任务是发现模式、建立模型、进行预测和分类等。

在数据挖掘中，数据预处理是非常重要的一个环节，它主要包括数据清洗、数据集成和数据选择等。

数据清洗是指从原始数据中清理噪声、异常值、缺失值等。

数据集成是将多个数据源的数据集成到一个数据集中。