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信息技术领域的重要课程之一，旨在培养学生在大数据时代处理和分析海量数据的能力。本课程通过理论与实践相结合的教学方式，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，培养学生的数据分析和决策能力。
二、课程目标
1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理；
2. 掌握数据仓库和数据挖掘的基本方法和技术；
3. 能够独立设计和构建数据仓库系统；
4. 能够运用数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
三、课程内容
1. 数据仓库基础
1.1 数据仓库概述
- 数据仓库的定义和特点
- 数据仓库与传统数据库的区别
1.2 数据仓库架构
- 数据仓库的组成部分
- 数据仓库的层次结构
1.3 数据仓库建模
- 维度建模与事实建模
- 星型模型和雪花模型
2. 数据仓库设计与实施
2.1 数据仓库设计方法
- 需求分析和数据模型设计
- 数据抽取、转换和加载
2.2 数据仓库实施技术
- 数据仓库的物理存储结构
- 数据仓库的查询与优化
3. 数据挖掘基础
3.1 数据挖掘概述
- 数据挖掘的定义和应用领域 - 数据挖掘的主要任务和过程 3.2 数据预处理
- 数据清洗、集成、转换和规约 - 数据规范化和属性选择
3.3 数据挖掘算法
- 分类与预测算法
- 聚类与关联规则算法
4. 数据挖掘应用
4.1 数据挖掘在市场营销中的应用
4.2 数据挖掘在金融风控中的应用
4.3 数据挖掘在医疗决策中的应用
四、教学方法
1. 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。
2. 实践操作：通过实际案例和实验，引导学生运用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的交流和合作。
五、考核方式
1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实验报告：根据实验内容和结果撰写实验报告。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材
1. 《数据仓库与数据挖掘导论》刘洪涛
2. 《数据仓库与数据挖掘技术与应用》张荣华
3. 《数据挖掘：概念与技术》周志华
七、教学团队
本课程由经验丰富的教师团队授课，团队成员包括数据仓库与数据挖掘领域的专家和从业者，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
以上为数据仓库与数据挖掘教学大纲的详细内容，通过本课程的学习，学生将能够全面了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，并能够应用所学知识进行数据分析和决策支持。
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信息技术领域的重要课程之一，旨在培养学生在大数据时代处理和分析海量数据的能力。本课程通过理论与实践相结合的教学方式，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，培养学生的数据分析和决策能力。 二、课程目标 1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理； 2. 掌握数据仓库和数据挖掘的基本方法和技术； 3. 能够独立设计和构建数据仓库系统； 4. 能够运用数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。 三、课程内容 1. 数据仓库基础 1.1 数据仓库概述 - 数据仓库的定义和特点 - 数据仓库与传统数据库的区别 1.2 数据仓库架构 - 数据仓库的组成部分 - 数据仓库的层次结构 1.3 数据仓库建模
- 维度建模与事实建模 - 星型模型和雪花模型 2. 数据仓库设计与实施 2.1 数据仓库设计方法 - 需求分析和数据模型设计 - 数据抽取、转换和加载 2.2 数据仓库实施技术 - 数据仓库的物理存储结构 - 数据仓库的查询与优化 3. 数据挖掘基础 3.1 数据挖掘概述 - 数据挖掘的定义和应用领域 - 数据挖掘的主要任务和过程 3.2 数据预处理 - 数据清洗、集成、转换和规约 - 数据规范化和属性选择 3.3 数据挖掘算法 - 分类与预测算法 - 聚类与关联规则算法
4. 数据挖掘应用 4.1 数据挖掘在市场营销中的应用 4.2 数据挖掘在金融风控中的应用 4.3 数据挖掘在医疗决策中的应用 四、教学方法 1. 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。 2. 实践操作：通过实际案例和实验，引导学生运用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。 3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的交流和合作。 五、考核方式 1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。 2. 实验报告：根据实验内容和结果撰写实验报告。 3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。 六、参考教材 1. 《数据仓库与数据挖掘导论》刘洪涛 2. 《数据仓库与数据挖掘技术与应用》张荣华 3. 《数据挖掘：概念与技术》周志华 七、教学团队
第一章 1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。 2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。 4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。 5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。 ●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析； ●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP 6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。 7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。 8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。 9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。 10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。 11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。 数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离；而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。（2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。也就是说存放在数据仓库中的数据应使用一致的命名规则、格式、编码结构和相关特性来定义。（3）相对稳定的。操作型数据库中的数据通常实时更新，数据根据需要及时发生变化。数据仓库的数据主要供单位决策分析之用，对所涉及的数据操作主要是数据查询和加载，一旦某个数据加载到数据仓库以后，一般情况下将作为数据档案长期保存，几乎不再做修改和删除操作，也就是说针对数据仓库，通常有大量的查询操作及少量定期的加载（或刷新）操作。（4）反映历史变化。操作型数据库（OLTP）主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数据通常包含较久远的历史数据，因此总是包括一个时间维，以便可以研究趋势和变化。数据仓库系统通常记录了一个单位从过去某一时点(如开始启用数据仓库系统的时点)到目前的所有时期的信息，通过这些信息，可以对单位的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 12、数据挖掘的概念 数据挖掘，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识，又被称为数据库中的知识发现。 数据挖掘的方法：直接数据挖掘、间接数据挖掘。 13、数据仓库与数据挖掘的关系 若将数据仓库比作矿井，那么数据挖掘就是深入矿井采矿的工作；数据挖掘是从数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。 14、数据仓库系统的体系结构的分类
数据仓库与数据挖掘技术教学设计 1. 简介 数据仓库与数据挖掘技术是数据管理与分析领域中非常重要的一部分，由于其实用性和广泛适用性，在各个领域中都得到了广泛的应用。本篇文章主要探讨如何进行数据仓库与数据挖掘技术的教学设计，全面提高学生的实际操作能力和应用水平。 2. 教学目的 本课程的主要教学目的是让学生： - 了解数据仓库与数据挖掘技术的基本概念和理论知识； - 掌握数据仓库的建模原理和技术； - 掌握数据挖掘的基本算法和方法； - 能够使用常见的数据仓库和数据挖掘工具进行实践操作。 3. 教学内容 3.1 数据仓库 3.1.1 数据仓库概述 1.数据仓库定义 2.数据仓库的优点和应用 3.1.2 数据仓库建模 1.数据仓库架构 2.数据仓库建模原理 3.数据仓库建模方法 3.1.3 数据仓库实现技术 1.数据清洗和ETL
2.数据库设计和管理 3.搜索引擎和数据可视化 3.2 数据挖掘 3.2.1 数据挖掘概述 1.数据挖掘定义 2.数据挖掘算法分类 3.2.2 常用的数据挖掘算法 1.关联规则挖掘 2.分类和预测 3.聚类分析 4.基于神经网络的分析 3.2.3 数据挖掘工具和应用 1.数据挖掘软件 2.数据挖掘应用案例 4. 教学方法 本课程主要采用以下教学方法： 1. 课堂讲授。教师通过演示、讲解等方式，向学生介绍数据仓库和数据挖掘技术的相关知识和应用案例。 2. 实践操作。教师引导学生使用常用的数据仓库和数据挖掘工具进行实际操作，增加学生的实践能力和应用水平。 3. 课程论文。通过阅读课程论文，学生可以更好地理解数据仓库和数据挖掘技术的实际应用和相关问题。 5. 实践教学建设 本课程主要实践教学建设包括： 1. 实验室建设。建立装备完备、环境优良的数据仓库与数据挖掘实验室。 2. 教学资源建设。搜集丰富的教材和案例资源，为
《数据挖掘》教学大纲 一、课程的性质、目的与任务 数据挖掘是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一。 《数据挖掘》课程是计科专业与软工专业的专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。使同学们在学习本课程后，能实现简单的数据挖掘算法编程，了解实现数据挖掘的具体操作。 通过本课程的学习，要求学生达到: 1．了解数据挖掘技术的整体概貌 2．了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题和发展方向 3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法 二、课程教学基本内容与要求 第一章引言 （一）基本教学内容 1.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的 1.2什么是数据挖掘 1.3对何种数据进行挖掘 1.4数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式 1.5所有模式都是有趣的吗 1.6数据挖掘系统的分类 1.9数据挖掘的主要问题 （二）基本要求 教学目的：掌握数据挖掘的基本概念、理解数据挖掘的形成与发展过程、了解数据挖掘的数据对象、了解数据挖掘所具有的功能。 教学重点：重点讲解数据挖掘的功能 教学难点：数据挖掘功能 第二章数据预处理 （一）基本教学内容 2.1 为什么要预处理数据 2.2 描述性数据汇总 2.3 数据清理 2.4 数据集成和变换
2.5 数据归约 2.6 数据离散化和概念分层产生 （二）基本要求 教学目的：了解数据预处理的原因，掌握数据预处理的方法。 教学重点：数据清理、数据集成和变换、数据归约、数据离散化和概念分层 教学难点：数据归约、数据离散化和概念分层 第三章数据仓库与OLAP技术概述 （一）基本教学内容 3.1 什么是数据仓库 3.2 多维数据模型 3.3 数据仓库的系统结构 3.4 数据仓库实现 3.5 从数据仓库到数据挖掘 （二）基本要求 教学目的：理解数据仓库的概念，了解数据仓库的多维数据模型，理解数据仓库的系统结构，掌握数据立方体的有效计算。 教学重点：多维数据模型 教学难点：数据立方体的有效计算 第四章数据立方体计算与数据泛化 （一）基本教学内容 4.1 数据立方体计算的有效方法 4.2 数据立方体和OLAP技术的进一步发展 4.3 面向属性的归纳——另一种数据泛化和概念描述方法 （二）基本要求 教学目的：了解数据立方体计算的有效方法，了解数据立方体和OLAP技术的进一步发展，理解面向属性归纳的方法。 教学重点：数据立方体计算的有效方法 教学难点：完全立方体计算的多路数组聚集 第五章挖掘频繁模式、关联和相关 （一）基本教学内容 5.1 基本概念和路线图 5.2 有效的和可伸缩的频繁项集挖掘 5.3 挖掘各种类型的关联规则 5.4 由关联挖掘到相关分析 （二）基本要求 教学目的：理解关联规则的相关概念，掌握频繁项集挖掘的方法，理解关联挖掘的相关性分析。 教学重点：频繁项集挖掘的方法。 教学难点：Apriori算法。 第六章分类和预测 （一）基本教学内容 6.1 什么是分类，什么是预测 6.2 关于分类和预测的问题 6.3 用决策树归纳分类
数据仓库与数据挖掘技术教程 数据仓库和数据挖掘是如今信息时代中不可或缺的技术手段。 数据仓库是用于存储大量数据的集中式存储系统，而数据挖掘是 一种从数据中提取知识和信息的过程。本文将向您介绍数据仓库 和数据挖掘的基本概念、技术原理以及应用领域。 1. 数据仓库的基本概念和作用 数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。 它将分散在不同系统中的数据整合到一个统一的数据仓库中，使 得数据的访问和管理更加便捷。数据仓库通过数据抽取、转换和 加载等技术将分散的数据整合到仓库中，并对数据进行清洗、集 成和变换，使得数据具有一致性和高质量。数据仓库的作用主要 有以下几个方面： 1.1 支持决策分析：数据仓库通过提供经过处理和清洗的数据，支持企业和组织进行决策分析。通过数据仓库，用户可以从不同 维度对数据进行分析和查询，帮助他们了解业务趋势、识别问题 和发现机会。 1.2 集成分散数据：数据仓库能够将分散在不同系统中的数据 进行集成，使得数据更加一致和完整。这样可以减少数据冗余和 数据不一致性，提高数据的质量和可信度。
1.3 支持数据挖掘：数据仓库中的数据往往被用于数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。数据挖掘通过分析数据中 的模式、关联和趋势等信息，从中发现隐藏在数据背后的有价值 的知识和信息。 2. 数据仓库的架构和设计 数据仓库的架构主要包括三个层次：数据源层、数据存储层和 应用层。数据源层包括企业内部的各种业务系统和外部的数据源，它们是数据仓库的数据来源。数据存储层是数据仓库存储数据的 地方，通常采用关系数据库进行存储。应用层是数据仓库的前端 应用，包括数据查询、报表分析、数据挖掘等功能。 在设计数据仓库时，需要考虑以下几个重要因素： 2.1 数据模型：数据模型是数据仓库设计的核心。常用的数据 模型有星型模型和雪花模型。星型模型以一个中心表为核心，围 绕这个中心表连接各个维度表；雪花模型在星型模型的基础上， 将维度表进行了进一步的归一化。 2.2 数据抽取和加载：数据仓库通过数据抽取和加载技术将分 散的数据整合到仓库中。常用的数据抽取方式有全量抽取和增量 抽取；数据加载可以采用批量加载和增量加载的方式。 2.3 数据清洗和集成：在数据仓库中，数据质量是至关重要的。数据清洗和集成技术可以帮助提高数据质量和一致性。数据清洗
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述： 数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的信息 分析和决策能力具有重要意义。因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲对于高等教育机构来说至关重要。本文将从四个方面详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。 一、数据仓库的基本概念 1.1 数据仓库的定义和特点 数据仓库是指将多个数据源中的数据集成到一个统一的、面向主题的、稳定的、非易失的数据存储中，以支持决策支持系统和数据分析。数据仓库的特点包括数据集成、面向主题、稳定性和非易失性等。 1.2 数据仓库的架构和组成 数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。数据 源层用于获取和整合各种数据源的数据，数据集成层负责将数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层则是为用户提供数据查询和分析的接口。 1.3 数据仓库的设计和建模 数据仓库的设计和建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库的结构 和内容进行设计和建模。数据仓库的设计和建模需要考虑数据模型、维度建模、事实表与维度表的设计等方面。 二、数据挖掘的基本概念 2.1 数据挖掘的定义和目标
数据挖掘是指从大规模数据集中发现隐藏于其中的有用信息和模式的过程。数据挖掘的目标包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。 2.2 数据挖掘的方法和技术 数据挖掘的方法和技术包括统计分析、机器学习、人工智能等。其中，统计分析包括描述统计和推断统计，机器学习包括监督学习和无监督学习，人工智能包括神经网络和遗传算法等。 2.3 数据挖掘的应用领域 数据挖掘的应用领域广泛，包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。数据挖掘在各个领域的应用可以帮助企业和组织做出更准确的决策和预测。 三、数据仓库与数据挖掘的关系 3.1 数据仓库与数据挖掘的联系 数据仓库与数据挖掘是相辅相成的关系，数据仓库提供了数据挖掘的数据源，而数据挖掘则可以从数据仓库中发现有用的信息和模式。 3.2 数据仓库与数据挖掘的应用案例 数据仓库与数据挖掘的应用案例包括市场篮子分析、客户细分、销售预测等。通过数据仓库和数据挖掘的结合应用，企业可以更好地了解客户需求、优化产品策略和提高销售业绩。 3.3 数据仓库与数据挖掘的未来发展 数据仓库与数据挖掘的未来发展趋势包括大数据和云计算的应用、深度学习和自动化挖掘技术的发展等。随着技术的不断进步，数据仓库与数据挖掘将在更多领域发挥重要作用。
数据库课程设计教学大纲毕业要求 敬爱的读者： 今天我想和大家共享一下我对数据库课程设计、教学大纲和毕业要求的理解和个人观点。数据库课程设计是计算机科学与技术专业中非常重要的一门课程，它涉及到了数据库的基本理论、设计方法、开发技术以及应用实践等方面的内容。在整个计算机科学与技术专业的教学体系中，数据库课程的教学大纲和毕业要求也是至关重要的，它们直接关系到学生的学习效果和毕业后的就业能力。 1. 数据库课程设计 数据库课程设计是计算机科学与技术专业中的一门重要课程，它主要介绍数据库的基本概念、关系模型、SQL语言、数据库设计和实现、事务处理、分布式数据库、数据仓库等内容。在进行数据库课程设计时，我们需要注意以下几点： 1）课程目标：明确教学目标和任务，指导学生掌握数据库的基本理论和技术，培养学生的数据库设计和开发能力。 2）课程内容：包括数据库基本概念、关系型数据库理论、数据库设计范式、SQL语言、数据库开发工具等内容。 3）教学方法：采用案例教学、项目实践等方法，引导学生深入理解数据库的应用。
4）课程评价：通过考试、作业、项目等多种方式对学生进行综合评价，确保教学目标的达成。 2. 教学大纲 教学大纲是课程设计的重要组成部分，它对整个课程的目标、内容、 要求、教学方法等进行了系统的规划和安排。在制定数据库课程的教 学大纲时，我们需要注意以下几点： 1）课程目标：明确教学目标和学习要求，指导学生掌握数据库的基本知识和技能，培养学生的实际应用能力。 2）课程内容：包括数据库基本概念、数据模型、关系代数与关系演算、SQL语言、数据库设计与开发、数据仓库与数据挖掘等内容。 3）教学方法：采用讲授、实验、案例分析等教学方法，激发学生的学习兴趣和动力。 4）考核方式：通过考试、作业、实验报告等方式对学生进行考核，确保教学目标的实现。 3. 毕业要求 毕业要求是教学大纲的具体体现，它对学生在毕业时应具备的知识、 能力和素质进行了规定和要求。在制定数据库课程的毕业要求时，我 们需要注意以下几点： 1）知识要求：要求学生掌握数据库的基本理论和技术，具有良好的数据分析和设计能力。 2）能力要求：要求学生能够独立进行数据库系统的设计、开发和管理，
数据仓库与数据挖掘 数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术手段。数据仓库 是指将各种异构的数据源集成到一个统一的、面向主题的、稳定的数据存储中，以支持企业的决策分析和业务智能。而数据挖掘则是指从大量的数据中，通过使用统计学和机器学习等方法，发现其中的潜在模式、规律和关联性，以提供对业务决策的支持。 数据仓库的建设包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节。首先，数据抽取是指从各种数据源中提取需要的数据，可以通过API接口、数据库连接 等方式实现。其次，数据清洗是指对提取的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。然后，数据转换是指将清洗后的数据进行格式转换，以适应数据仓库的数据模型和结构。最后，数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中，以供后续的查询和分析。 数据挖掘是在数据仓库的基础上进行的，它涉及到数据的探索性分析、模型建 立和模型评估等过程。首先，数据探索性分析是指对数据进行可视化和统计分析，以了解数据的分布、相关性和异常情况。其次，模型建立是指根据数据的特征和目标变量，选择合适的算法和模型进行训练和建模。最后，模型评估是指对建立的模型进行验证和评估，以确定其在未知数据上的准确性和可靠性。 数据仓库和数据挖掘在实际应用中有着广泛的应用领域。例如，在电商行业中，可以利用数据仓库和数据挖掘技术对用户的购买行为进行分析，以提供个性化的推荐和营销策略。在金融行业中，可以利用数据仓库和数据挖掘技术对客户的信用评估和风险控制进行建模，以支持贷款和投资决策。在医疗行业中，可以利用数据仓库和数据挖掘技术对患者的病历和治疗记录进行分析，以提供个性化的诊断和治疗方案。 总之，数据仓库和数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术手段。它 们可以匡助企业从海量的数据中发现实用的信息和知识，以支持决策分析和业务智
《数据仓库与数据挖掘》实验大纲引言概述： 数据仓库与数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念。数据仓库是指将各种不同来源的数据集中存储起来，为决策支持和分析提供基础。数据挖掘则是通过分析和挖掘数据中的潜在模式和关系，来发现隐藏在数据背后的有价值的信息。本文将介绍《数据仓库与数据挖掘》实验大纲的相关内容。 正文内容： 1. 数据仓库基础 1.1 数据仓库的定义和特点 详细阐述数据仓库的定义和特点，包括数据集中存储、面向主题、集成性、非易失性等方面的内容。 1.2 数据仓库的架构和组成 介绍数据仓库的架构和组成，包括数据源、数据清洗、数据存储和数据访问等模块的功能和相互关系。 2. 数据仓库的建模 2.1 维度建模 解释维度建模的概念和原则，包括事实表、维度表、维度层级等相关内容。 2.2 星型模型和雪花模型 详细介绍星型模型和雪花模型的特点和应用场景，以及它们在数据仓库中的使用方法和优劣势。 2.3 数据仓库的设计方法
阐述数据仓库的设计方法，包括自顶向下和自底向上两种方法，以及它们的适 用场景和步骤。 3. 数据挖掘基础 3.1 数据挖掘的定义和目标 解释数据挖掘的定义和目标，包括发现模式、预测和分类、聚类和关联规则等 方面的内容。 3.2 数据挖掘的过程 详细介绍数据挖掘的过程，包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估 等步骤，以及每个步骤的具体方法和技术。 3.3 数据挖掘的应用 阐述数据挖掘在各个领域中的应用，包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断 等方面的实际案例和效果。 4. 数据仓库与数据挖掘的关系 4.1 数据仓库与数据挖掘的联系 解释数据仓库与数据挖掘之间的联系，包括数据仓库为数据挖掘提供了基础和 支持等方面的内容。 4.2 数据仓库与数据挖掘的互补性 详细阐述数据仓库与数据挖掘的互补性，包括数据仓库提供数据源和数据集成，而数据挖掘则通过分析和挖掘数据中的模式和关系来发现有价值的信息等方面的内容。 4.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例
数据仓库与数据挖掘 数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念和技术。数据仓库 是一个用于存储和管理大量结构化、半结构化和非结构化数据的集中式存储系统，旨在支持决策支持系统和业务智能分析。而数据挖掘则是在数据仓库中应用各种算法和技术，从数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，以提供有价值的信息和洞察力。 数据仓库的标准格式文本应包含以下几个方面的内容： 一、数据仓库的定义和概念 数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支 持管理决策和业务智能分析。它是一个经过精心设计和构建的数据库，用于存储历史和当前的数据，以便用户可以进行复杂的查询和分析。 二、数据仓库的架构和组成 数据仓库的架构通常包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储 等组件。数据源可以是各种数据库系统、文件系统、日志文件等。数据抽取是指从数据源中提取数据的过程，数据转换是将提取的数据进行清洗、集成和转换的过程，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程，数据存储是指数据仓库中实际存储数据的部分。 三、数据仓库的优势和应用 数据仓库的优势在于能够提供一种集成的数据视图，使用户可以从不同的数据 源中获取数据，并进行复杂的查询和分析。数据仓库广泛应用于企业的决策支持系统、业务智能分析、市场调研、客户关系管理等领域。 四、数据挖掘的定义和概念
数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势的过程。它是一种通过应用统计学、人工智能、机器学习和数据库技术等方法，自动发现数据中有价值的信息和知识的过程。 五、数据挖掘的过程和方法 数据挖掘的过程包括问题定义、数据准备、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。数据准备是指对原始数据进行清洗、集成和转换的过程，模型建立是根据问题的需求选择合适的算法和技术，构建预测模型或分类模型，模型评估是评估模型的准确性和可靠性，模型部署是将训练好的模型应用于实际业务中。 六、数据挖掘的应用和案例 数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风险管理、客户关系管理、欺诈检测、医疗诊断等领域。例如，在市场营销中，可以通过数据挖掘技术分析用户的购买行为和偏好，从而制定个性化的营销策略。 七、数据仓库与数据挖掘的关系和互补性 数据仓库和数据挖掘是相辅相成的。数据仓库提供了数据的集成和存储，为数据挖掘提供了数据的基础；而数据挖掘则通过分析数据仓库中的数据，发现隐藏的模式和关联，为决策支持和业务智能提供了有价值的信息。 综上所述，数据仓库与数据挖掘是现代信息技术中非常重要的概念和技术。数据仓库提供了集成的数据视图和复杂的查询分析能力，而数据挖掘则通过分析数据仓库中的数据，发现隐藏的模式和关联，为决策支持和业务智能提供了有价值的信息和洞察力。这些技术在企业的决策支持系统、业务智能分析、市场调研、客户关系管理等领域有着广泛的应用。
数据仓库与数据挖掘教学大纲 一、引言 1.1 课程背景 数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念和技术。本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本原理、方法和应用，培养学生在数据管理和数据分析方面的能力。 1.2 课程目标 本课程的目标是使学生能够理解和应用数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和工具，掌握数据仓库的设计与构建、数据挖掘的基本算法和应用，以及数据仓库与数据挖掘的实际应用。 二、课程内容 2.1 数据仓库基础 2.1.1 数据仓库概述 2.1.2 数据仓库架构与组成 2.1.3 数据仓库的设计与构建 2.1.4 数据仓库的维护与管理 2.2 数据挖掘基础 2.2.1 数据挖掘概述 2.2.2 数据挖掘任务与流程 2.2.3 数据挖掘的基本算法
2.2.4 数据挖掘的评估与应用 2.3 数据仓库与数据挖掘的集成 2.3.1 数据仓库与数据挖掘的关系 2.3.2 数据仓库与数据挖掘的集成方法 2.3.3 数据仓库与数据挖掘的应用案例 三、教学方法 3.1 理论讲授 通过课堂讲解，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用。 3.2 实践操作 通过实验和案例分析，让学生亲自操作和应用数据仓库和数据挖掘的工具和技术，提高实际应用能力。 3.3 讨论与交流 通过小组讨论、学生报告和课堂互动，促进学生之间的交流与合作，加深对数据仓库和数据挖掘的理解。 四、评价方式 4.1 平时成绩 包括课堂表现、实验报告、小组讨论等。 4.2 期末考试 考察学生对数据仓库和数据挖掘的理论知识的掌握程度。 4.3 课程设计
要求学生独立完成一个数据仓库与数据挖掘的实际应用项目，并提交相应的设 计报告和实施方案。 五、参考教材 1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, "Data Mining: Concepts and Techniques", 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2011. 2. Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy, Bob Becker, "The Data Warehouse Lifecycle Toolkit", 2nd Edition, Wiley, 2008. 六、教学团队 本课程由经验丰富的教师团队负责教学，包括数据管理专家、数据分析专家和 实践经验丰富的行业从业者。教师团队将提供全方位的指导和支持，确保学生能够全面理解和掌握数据仓库和数据挖掘的知识和技术。 七、参考学生背景 本课程适合计算机科学、信息管理、统计学等相关专业的本科生和研究生。学 生应具备一定的数据库管理和数据分析基础知识，并具备一定的编程和算法分析能力。 八、课程实施计划 本课程为期15周，每周3学时。具体的课程安排和教学内容将根据学生的实 际情况和课程进度进行调整和补充。 以上是关于数据仓库与数据挖掘教学大纲的详细介绍，希望能够满足您的要求。如有任何问题，请随时与我们联系。
《数据仓库与数据挖掘》课程教学大纲 课程英文名称：Data Warehouse and Data Mining 课程编号：0800720 学分：2 学时：32 一、课程教学对象 本教学大纲适用于计算机学院各专业普通本科生的课程教学，属于选修课。 二、课程性质及教学目的 本课程将以数据仓库与数据挖掘的基本概念和基本方法为主要内容，以方法的应用为主线，系统叙述数据仓库和数据挖掘的有关概念和基础知识，使学生尽快掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、基本方法和应用背景。 本课程的目的主要是要求学生能对数据仓库和数据挖掘的基本方法和基本概念有整体的了解，掌握建立数据仓库的原理和方法，从理论上掌握数据仓库、OLAP联机分析的基本概念、原理、主要算法及应用系统解决方案，对数据挖掘的关联规则、分类方法、聚类方法有深入的了解，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法并加以应用，为学生今后进一步学习和开发有关应用系统打下较扎实的基础。 三、对先修知识的要求 本课程的先修课程为计算机科学概论、C语言程序设计、数据库原理、面向对象技术等。 四、课程的主要内容、基本要求和学时分配建议（总学时数: 26 ）
注：知识点中粗体字部分为本课程的重点或难点 五、建议使用教材及参考书 [1] 王丽珍，周丽华，陈红梅，等. 数据仓库与数据挖掘原理及应用. 科学出版社，2005 [2] 陈京民，等.数据仓库与数据挖掘技术，电子工业出版社,2006
六、课程考核方式 本课程采用笔试开卷的考核方式。 平时成绩：30%，由：考勤、随堂提问、课外作业、实验等构成。 期末考试：70%。 七、课内实验（实训）环节及要求（总学时数：6）
数据挖掘》教学大纲 1．大纲文本 一．课程内容 数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。本课程全面而又系统地介绍了知识发现的方法和技术，反映了当前知识发现研究的最新成果。 二．课外作业 以教材中每章所附的习题为主 三．实验 实验一关联规则算法（Apriori 算法）内容：利用关联规则算法，挖掘关联知识。目的：了解关联规则、频繁集、置信度、支持度的概念。实验二分类算法（C4.5 算法、ID3 算法）内容：程序实现C4.5 或ID3 算法目的：了解信息熵的概念，掌握算法的基本设计框架。。实验三聚类（K-means ）内容：程序实现K-means 算法。 目的：了解距离、相似度等概念，掌握聚类算法的应用 实验四神经网络分类（感知器算法） 内容：使用MatLab 实现多分类 目的：掌握神经网络的基本原理，熟悉神经网络的应用 实验五遗传算法的优化（SGA 算法） 内容：使用C++.net 设计遗传算法解决复杂函数的最优解问题。目的：初步掌握遗传算法的概念 实验要求：以上实验，根据情况尽可能多的完成，至少选择2~3 个实验完成。 四．主要参考书 史忠植著，《知识发现》清华大学出版社2002.1 各个学术刊物上的最新论文。 2．大纲说明 一．课程的目的和任务 面对日益庞大的数据资源，人们迫切需要强有力的工具来“挖掘”其中的有用信息，数据挖掘就是针对这一需求而发展起来的一门汇集统计学、机器学习、数据库、人工智能等学科内容的新兴的交叉学科，本课程深入探讨数据挖掘原理，把信息科学、计算科学和统计学对数据挖掘的贡献融合在一起，培养计算机专业高年级 本科学生具备初步的科研能力和创造能力。 二．本课程的要求通过本课程的学习，要求学生初步掌握数据挖掘的重要概念和任务、数据挖掘中的常用算法（决策树、关联规则、范例推理、模糊聚类法、粗糙集、贝叶斯网络、
《数据挖掘与数据分析》教学大纲 一'课程基本信息.课程代码：21122400 1.课程中文名称：数据挖掘与数据分析课程英文名称：Data Mining and Data Analysis 2.面向对象：软件工程及信息工程专业学生.开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工 程学院软件工程系 3.总学时数：40讲课学时数：24,实验学时数：16 4.学分数:2. 5.授课语种：中文，考试语种：中文 5.教材：《数据挖掘导论（完整版）》，陈封能（Pang-NingTan）等著，范明等译.，人民邮电出版社 二、课程内容简介 数据挖掘与数据分析是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的计算机技术。数据挖掘技术面向应用。在很多重要的领域，数据挖掘和数据分析都发挥着积极的作用。因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一。本课程主要介绍数据挖掘的基本概念，原理、方法和技术，具体包括：数据的预处理、分类预测、关联挖掘、聚类分析等内谷。 三、课程的地位、作用和教学目标 通过本课程的学习，使软件工程高年级学生了解数据挖掘技术的整体概貌，了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题，了解数据挖掘技术的开展方向，掌握最基本的概念、算法原理和技术方法。 四'与本课程相联系的其他课程 先修课程：高级语言程序设计、概率论与数理统计A、离散数学、算法设计与分析等课程；后续课程：人机交互技术 五、教学基本要求 本课程目前采用理论教学与实验教学相结合,使得学生不仅能够掌握数据挖掘的基本概念、基础理论和经典算法，而且具备将数据挖掘方法熟练地应用到实际工程应用中的能力。通过引入WEKA等开源数据挖掘软件、先进的IBM SPSS海量数据分析平台，通过系列实验、课程作业、应用案例帮助学生更好地掌握数据挖掘在商务智能数据分析中的实际应用。在课程中引入应用实践工程，训练学生解决构造智能商务应用系统、解决商务智能中关键难点问题的能力。努力将基础理论知识教学与应用实践紧密结合，在本课程的教学实施过程中，倡导“做中学”的教学方式和“案例式”教学手段，将理论与应用紧密联系起来，提升课堂教学质量。 六、考核方式与评价结构比例 (1)平时成绩：学生完成上机练习题目，并提交上机实验报告，实验报告成绩作为平时成绩； (2)期末考试：采用笔试，闭卷； (3)最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按比例加权求和。 七' 教学参考资料 1.《数据挖掘概念与技术》，Jiawei Han> Micheline Kamber著，范明等译，机械工业出版
数据仓库与数据挖掘》教学大纲 一、课程概述 数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的决策支持新技术。数据挖掘是数据库研究、开发、和应用最为活跃的分支之一。本课程的先修课程为数据结构、高等数学、数据库技术等。本课程标准适用于计算机科学与技术、信息管理与信息系统专业。 二、课程目标 1．了解数据管理技术从数据库到数据仓库的发展过程。 2 ．掌握数据仓库的定义、特点和研究数据仓库的必要性。 3 ．掌握数据仓库的体系结构和联机分析处理的概念 4．掌握数据仓库的数据组织、数据预处理与规划管理 5 ．掌握数据仓库规划、设计、管理的基本方法 6 ．掌握数据挖掘的基本概念及与数据仓库的关系 7．熟悉聚类分析、分类发现和关联规则等数据挖掘算法的使用环境、算法特点，并能进行算法复杂性的分析。 8．认识数据挖掘的发展趋势和应用前景9．能够在科研实践中应用数据仓库技术和应用数据挖掘的方法。 三、课程内容和教学要求 这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下： 知道———是指对这门学科和教学现象的认知。 理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。 掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。 教学内容和要求表中的“V”号表示教学知识和技能的教学要求层次。 本标准中打“ * ”号的内容可作为自学，教师可根据实际情况确定要求或不布置要求。
数据仓库与数据挖掘教学大纲 1. 课程简介 数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的研究方向。本课程将介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和应用技术。通过本课程的学习，学生将掌握数据仓库和数据挖掘的基本理论和实践技能，为日后从事相关工作打下坚实基础。 2. 课程目标 - 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理； - 掌握数据仓库和数据挖掘的常用技术和方法； - 能够运用数据仓库和数据挖掘技术解决实际问题； - 培养学生的数据分析和决策能力。 3. 课程大纲 3.1 数据仓库概述 - 数据仓库的定义和特点 - 数据仓库架构和组成 - 数据仓库的应用领域 3.2 数据仓库建模 - 数据仓库的数据模型 - 维度建模和事实表设计 - 数据仓库的数据抽取、转换和加载
3.3 数据仓库查询与分析 - 数据仓库查询语言 - 多维数据分析和OLAP技术 - 数据仓库的性能优化 3.4 数据挖掘概述 - 数据挖掘的定义和任务 - 数据挖掘的基本过程 - 数据挖掘的应用领域 3.5 数据挖掘算法 - 分类与预测算法 - 聚类算法 - 关联规则挖掘算法 3.6 数据挖掘应用 - 金融数据挖掘 - 健康数据挖掘 - 社交媒体数据挖掘 4. 教学方法 本课程将采用多种教学方法，包括理论讲授、案例分析、实践操作和小组讨论等。通过理论与实践相结合的方式，帮助学生更好地理解和掌握数据仓库和数据挖掘的知识和技能。
5. 评估方式 - 平时成绩（30%）：包括课堂表现、作业完成情况等。 - 期中考试（30%）：考察学生对数据仓库和数据挖掘的理论知识的掌握程度。 - 期末项目（40%）：要求学生运用所学知识和技能，完成一个实际的数据仓 库和数据挖掘项目。 6. 参考教材 - Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. "Data Mining: Concepts and Techniques", 3rd Edition. - Ralph Kimball, Margy Ross. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling", 3rd Edition. 7. 参考资源 - 数据仓库与数据挖掘相关的学术论文和研究报告 - 开源数据仓库和数据挖掘工具，如MySQL、RapidMiner等 8. 注意事项 本课程对学生的编程基础要求较高，建议学生提前学习数据库和编程相关知识，以便更好地理解和应用数据仓库和数据挖掘技术。 以上为《数据仓库与数据挖掘教学大纲》的详细内容。通过本课程的学习，学 生将全面了解数据仓库和数据挖掘的概念、原理和应用技术，并能够运用所学知识解决实际问题。希望学生能够通过努力学习，掌握数据仓库和数据挖掘的核心技术，为未来的工作和研究打下坚实基础。
叁握鱼生刍叁捱捡握课程教学大纲 一、课程的基本信息 适应对象：信息与计算科学专业 课程代码：15E003027 学时分配：54 赋予学分：3 先修课程：数据库原理与技术、概率论与数理统计、数据分析 后续课程：毕业综合训练 二'课程性质与任务 数据仓库与数据挖掘技术是信息与计算科学专业方向选修课程，本课程反映了信息与计算科学专业具有数学学科与信息学科交叉的学科背景；数据仓库与数据挖掘主要运用概率论、统计学、神经网络、关联规那么等数学理论来挖掘海量数据中有价值的信息，为各领域的决策提供数据的支撑；通过本课程的学习，拓宽学生专业视野，有利于培养学生的数学应用能力，提高专业综合素养。 三、教学目的与要求 通过本课程使学生理解数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理及数据仓库系统的设计与开发。掌握数据挖掘的常用方法，如关联规那么、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析，并能使用R语言做相关的数据挖掘; 培养学生运用各中数据挖掘算法解决实际的数据分析问题的能力，为从事信息科学的研究和应用打下一个坚实的基础。 四、教学内容与课时安排 1数据仓库的概念概述（4课时）数据仓库概述数据挖掘概述数据挖掘工具（R语言）2数据仓库（4课时）数据仓库的概念及体系结构数据仓库的模型与设计 3联机分析处理技术（6课时）OLAP概述多维分析操作OLAP的基本数据模型 4数据预处理（4课时.）数据清洗数据集成和变换数据规约 5关联规那么（6课时）关联规那么的概念与分类 Apriori算法FP-Growth算法 6决策树方法（6课时）信息论基本原理常用决策树算法决策树剪枝和分类规那么提取 7统计学习方法（4课时）朴素贝叶斯分类贝叶斯信念网络的预测、诊断和训练算法回归分析 8神经网络（6课时）人工神经网络BP神经网络和SOFM神经网络Elman神经网络Hopfield 神经网络 9聚类分析（6课时）聚类分析概率聚类分析的相异度聚类分析的算法 10粗糙集（6课时）粗糙集概述粗糙集的属性约简粗糙集的决策规那么约简 11文本和Web挖掘（2课时）文本挖掘Web挖掘空间数据挖掘和多媒体数据挖掘