《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告模板
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计1. 项目背景随着互联网的高速发展，数据的规模也在不断增加。
对于海量的数据进行有效分析和应用已经成为了当今互联网领域中的一项重要任务。
数据仓库和数据挖掘技术是实现这一目标的核心技术之一。
本次课程设计旨在通过构建一个数据仓库，学习数据挖掘的相关原理和应用。
2. 项目目标本次课程设计的目标是：•了解数据仓库和数据挖掘的概念和基本原理。
•掌握数据仓库和数据挖掘工具的使用方法，包括ETL工具、OLAP工具、挖掘算法等。
•深入了解数据挖掘的典型应用场景，包括用户行为分析、社交网络分析、推荐系统、预测分析等。
•完成一个基于数据仓库和数据挖掘技术的实际应用案例设计，并能够运用挖掘模型进行数据分析和应用。
3. 课程设计内容与计划课程设计包括以下内容：3.1 数据仓库建设在数据仓库建设中，应该了解数据仓库的构建流程，掌握ETL工具的使用方法，并针对所选的应用场景进行数据建模。
预计时间：2周3.2 数据仓库分析与应用在数据仓库分析与应用阶段，应使用OLAP工具进行数据分析，并进行相关的数据挖掘模型构建和分析测试。
预计时间：2周3.3 应用案例设计在应用案例设计阶段，应根据所选的应用场景设计一个完整的应用案例，并运用已学习的数据挖掘技术进行数据分析和应用。
预计时间：4周4. 考核方式本次课程设计将会采用以下考核方式：•课程设计报告：60%•课程设计答辩：40%5. 参考文献•王珊，萨师煊，曹小青. 数据挖掘导论[M]. 北京：电子工业出版社，2018.•吴恩达. 机器学习[M]. 北京：机械工业出版社，2016.•Kimball R, Ross M. The Data Warehouse Toolkit[M]. John Wiley & Sons, 2013.6. 总结通过本次课程设计，学生们将会掌握数据仓库和数据挖掘的基本原理和工具使用方法，并能够在实际应用场景中进行数据建模、数据分析和数据挖掘模型构建等工作。
数据仓库与数据挖掘实验报告【范本模板】
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验报告
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教案
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课程设计报告书
目录21. 绪论 ........................................................................21.1项目背景 ...................................................................21.2 提出问题................................................................22 数据库仓库与数据集的概念介绍 .................................................22.1数据仓库................................................................2.2数据集..................................................................233 数据仓库 ....................................................................33.1 数据仓库的设计..........................................................3.1.1数据仓库的概念模型设计.............................................333.1.2数据仓库的逻辑模型设计.............................................3.2 数据仓库的建立..........................................................333.2.1数据仓库数据集.....................................................43.2.2建立维表...........................................................4.数据挖掘操作 .................................................................444.1数据预处理..............................................................44.1.1描述性数据汇总.....................................................44.2决策树..................................................................125、实验心得 ...................................................................126、大总结 .....................................................................1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告模板
江西理工大学应用科学学院《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘系别：班级：姓名：二〇一二年六月目录一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1)1.任务描述 (2)2.建立数据仓库数据库 .................................................................................................................3.设置数据源 .................................................................................................................................二、销售数据OLAP分析..............................................................................................1.任务描述.....................................................................................................................................2.设计星型架构多维数据集(Sales) ..............................................................................................3.设计存储和数据集处理 .............................................................................................................4.OLAP分析..................................................................................................................................三、人力资源数据OLAP分析......................................................................................1.任务描述.....................................................................................................................................2.设计父子维度的多维数据集(HR) .............................................................................................3.修改多维数据集(HR)的结构.....................................................................................................4.设计存储和数据集处理.............................................................................................................5.OLAP分析 .................................................................................................................................四、数据仓库及多维数据集其它操作 ..........................................................................1.任务描述.....................................................................................................................................2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限.................................................................................3.查看元数据.................................................................................................................................4.创建对策.....................................................................................................................................5.钻取.............................................................................................................................................6.建立远程Internet 连接 ............................................................................................................五、数据仓库高级操作 ..................................................................................................1.任务描述.....................................................................................................................................2.创建分区.....................................................................................................................................3.创建虚拟多维数据集 .................................................................................................................4.DTS调度多维数据集处理.........................................................................................................5.备份/还原数据仓库..................................................................................................................六、数据挖掘 ..................................................................................................................1.任务描述.....................................................................................................................................2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 .....................................................................................3.决策树挖掘结果分析 .................................................................................................................4.创建聚类挖掘模型 .....................................................................................................................5.聚类挖掘结果分析 .....................................................................................................................6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 .................................................................................7.浏览“相关性网络”视图 .........................................................................................................一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源1、任务描述数据仓库数据库是将要在其中存放多维数据集、角色、数据源、共享维度和挖掘模型的一种结构。
数据仓库与挖掘课程设计
数据仓库与挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据仓库的基本概念、作用和结构，掌握数据仓库的设计原则和构建流程；2. 掌握数据挖掘的基本任务、方法和算法，了解其在实际应用中的价值；3. 了解数据预处理、数据清洗和数据集成等数据处理技术，并能运用到实际项目中；4. 掌握使用至少一种数据挖掘工具进行数据处理和分析。
技能目标：1. 能够独立设计并实现一个简单的数据仓库系统；2. 能够运用数据挖掘技术对给定数据集进行分析，提取有价值的信息；3. 能够运用数据处理技术对数据进行预处理，提高数据挖掘的质量和效率；4. 能够撰写数据分析报告，清晰表达分析结果和结论。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣和热情，激发他们主动探索数据背后规律的欲望；2. 培养学生具备团队协作精神，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生具备良好的数据伦理意识，尊重数据隐私，遵循数据使用规范；4. 培养学生具备批判性思维，敢于质疑和挑战现有数据分析方法和结论。
本课程针对高年级学生，结合学科特点和教学要求，注重理论知识与实践操作的相结合。
通过本课程的学习，使学生能够掌握数据仓库与数据挖掘的基本知识和技能，为未来从事相关领域工作打下坚实基础。
同时，培养学生具备良好的情感态度和价值观，成为具有创新精神和实践能力的高素质人才。
二、教学内容1. 数据仓库基础- 数据仓库概念、作用和结构- 数据仓库设计原则和构建流程- 数据仓库与数据库的区别与联系2. 数据挖掘技术- 数据挖掘的基本任务、方法和算法- 分类、聚类、关联规则挖掘等经典算法- 数据挖掘在实际应用中的案例分析3. 数据处理技术- 数据预处理、数据清洗和数据集成- 数据转换和归一化方法- 数据降维和特征选择4. 数据挖掘工具与应用- 常见数据挖掘工具的介绍与比较- 数据挖掘工具的操作与使用- 实际数据集的数据挖掘与分析5. 实践项目与案例分析- 案例分析：行业数据仓库与挖掘项目- 实践项目：设计并实现一个简单的数据仓库系统- 实践项目：利用数据挖掘技术对给定数据集进行分析教学内容根据课程目标进行科学性和系统性组织，涵盖数据仓库与挖掘的基础知识、方法、技术和实践应用。
数据仓库与数据挖掘1实验报告册汽院科院2
《数据仓库与数据挖掘》实验报告册20 - 20 学年第学期班级: 学号: 姓名:目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 (3)实验二使用WEKA进行分类与预测 (7)实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (8)实验四数据挖掘算法的程序实现 (8)实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型: 验证性实验学时: 4实验目的:学习并掌握Analysis Services的操作, 加深理解数据仓库中涉及的一些概念, 如多维数据集, 事实表, 维表, 星型模型, 雪花模型, 联机分析处理等。
实验内容:在实验之前, 先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。
按照自学教程的步骤, 完成对FoodMart数据源的联机分析。
建立、编辑多维数据集, 进行OLAP操作, 看懂OLAP的分析数据。
1、实验步骤:启动联机分析管理器:2、建立系统数据源连接。
建立数据库和数据源, 多维数据集编辑多维数据集3、设计存储和处理多维数据集4、浏览多维数据集中的数据按时间筛选数据实验小结:实验二使用WEKA进行分类与预测实验类型: 综合性实验学时: 4实验目的:掌握数据挖掘平台WEKA的使用。
综合运用数据预处理、分类与预测的挖掘算法、结果的解释等知识进行数据挖掘。
从而加深理解课程中的相关知识点。
实验内容:阅读并理解WEKA的相关中英文资料, 熟悉数据挖掘平台WEKA, 针对实际数据, 能够使用WEKA进行数据的预处理, 能选择合适的分类与预测算法对数据进行分析, 并能解释分析结果。
实验步骤:1.在开始->程序->启动WEKA, 进入Explorer界面, 熟悉WEKA的界面功能。
2.选择数据集（实验中的数据可以从网络获取）, 如泰坦尼克号数据集, 将要处理的数据集转换成WEKA能处理的格式, 如.ARFF格式。
数据仓库与数据挖掘实验报告
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验一
《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技术教学设计
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ETL2.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，为教师授课提供依据和支持。
3. 学生创新能力培养。
通过开展课程论文和科研项目，培养学生的创新能力和独立思考能力，提高解决实际问题的能力。
数据仓库与数据挖掘 实验报告册
《数据仓库与数据挖掘》实验报告册20 - 20 学年第学期班级：学号：姓名：授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华实验学时： 16 实验组号： 1信息管理系目录实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 (3)实验二使用WEKA进行分类与预测 (6)实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (7)实验四数据挖掘算法的程序实现 (8)实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用实验类型：验证性实验学时：4实验目的：学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。
实验内容：在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。
按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。
建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。
实验步骤：1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。
2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。
3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。
4、在开始-设置-控制面板-管理工具-服务-MSSQLServerOLAPService, 启动该项服务。
在Analysis Manager中，单击服务器名称，即可建立与Analysis Servers 的连接；否则，在Analysis Servers 上单击右键，注册服务器，在服务器名称中输入本地计算机的名字，如pc56。
本地计算机的名字可右击：我的电脑，选择属性，网络标志，里面有本地计算机的名字。
数据仓库与数据挖掘实验报告
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。
数据仓库与数据挖掘实验报告
后单击该界面类似计算器图标的公式编辑器，在其内容里面写
fruitveg = ‘T’ and fish =’T’后点击check进行检查是否有语法错误，如果没有点击ok
4.在Derive节点后增加table节点，查看增加的health列内容。
五、实验结果
任课教师：***成绩：年月日
（注释：health列可理解为健康食品购买者）
5.去掉table节点，增加type节点，点击读入数据readvalues，把客户的个人信息（valuepmethod sex homeown income age）的Direction列设置成in，health的Direction列设置成out，其他的Direction列信息全部设置为none。
6.在type节点后增加决策树模型C5.0，决策树进行不剪枝设置，运行生成决策树1。
7.对生成的决策树进行分析。
8.对生成的决策树进行剪枝，生成决策树2。
9.分别对生成的模型（决策树1和决策树2）后添加Analysis节点，来对剪枝后的决策树进行分析，来确定是否可以剪枝成决策树2，给出自己的理由。
四、操作步骤
5.用web节点方法调节不同的参数环境，给出各数据属性之间的关联度，并给对结论给出解释。
第二步：决策树分析
要求：1.用自由格式读取Demo文件夹下的文件BASKETS1n，
2．接入type结点，点击readvalues读取数据，去掉一些与关联分析（即对购买商品关联分析）没有用的个人信息数据。
3.添加Derive节点，并重新命名该节点名称为health，Derive as
1
1
1
1
0
数据仓库与数据挖掘技术课程设计
数据仓库与数据挖掘技术课程设计一、设计背景随着信息化的高速发展，越来越多的企业开始关注企业数据的管理与利用。
数据仓库和数据挖掘技术作为大数据时代中不可缺少的技术手段和工具，日益受到广泛的关注和应用，在数据分析和决策支持方面发挥了重要的作用。
本次课程设计旨在帮助学生加深对数据仓库和数据挖掘技术的理解和运用，在此基础上提高学生在实践中应用的能力。
二、设计目的本次课程设计的主要目的包括：1.加深学生对数据仓库和数据挖掘技术的理解，掌握相关的专业知识；2.提高学生应用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持的能力；3.培养学生的团队合作精神和实际项目操作能力。
三、设计内容1. 数据仓库设计本阶段旨在让学生掌握数据仓库的设计方法和手段，包括以下内容：1.数据仓库的概念和基本架构；2.数据仓库的模型设计方法；3.数据仓库的物理设计和实现；4.数据仓库的维护和管理。
2. 数据挖掘技术本阶段旨在让学生掌握数据挖掘的方法和技巧，包括以下内容：1.数据挖掘的概念和基本流程；2.数据挖掘的模型设计方法；3.数据挖掘的算法和工具；4.数据挖掘的应用案例分析。
3. 实践项目本阶段旨在让学生将所学的数据仓库和数据挖掘技术应用到实际项目中，为其提供实践的机会，包括以下内容：1.团队合作项目；2.项目需求分析和规划；3.数据采集和清洗；4.数据仓库设计和建立；5.数据挖掘模型建立和应用；6.项目展示和分析。
四、设计要求1.学生需组成3-5人的小组，完成上述实践项目；2.项目需求和数据来源可自行确定，但需在教师指导下进行；3.学生需分工合作，每人需承担一定的责任；4.学生需按时提交项目报告和展示材料。
五、参考资料1.林宗泽《数据仓库：理论与实践》；2.汤明峰《数据挖掘导论》；3.陈世杰《数据仓库与数据挖掘技术》。
数据仓库与数据挖掘第二版课程设计
数据仓库与数据挖掘第二版课程设计一、课程简介本课程旨在为学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和技术。
本课程将从数据仓库的基本概念、设计和建模、ETL技术、数据仓库应用及数据挖掘技术等多个方面进行探讨。
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技术和应用，培养数据分析和挖掘能力，为其未来的工作和学习提供基础。
二、课程目标本课程主要目的是：1.介绍数据仓库和数据挖掘的概念和技术，了解数据仓库的设计和建模方法，掌握数据仓库的应用和数据挖掘的基本算法；2.能够使用商业化数据仓库和数据挖掘工具进行基本的数据分析和挖掘实践；3.能够基于真实数据，进行数据仓库设计和建模，并进行相应的数据挖掘分析；4.能够独立思考和解决具体数据仓库和数据挖掘问题；三、课程安排第一周知识点•数据仓库基本概念•数据仓库架构设计实践•数据仓库案例分析知识点•数据仓库建模方法•算法基础实践•数据仓库设计第三周知识点•数据仓库ETL技术•数据仓库性能调优实践•数据仓库ETL设计第四周知识点•数据仓库应用•数据挖掘基本算法实践•数据挖掘案例分析四、课程评估期末项目设计在期末作业中，学生需要设计一个基于真实数据的数据仓库，并使用相应的数据挖掘技术进行分析。
期末项目设计占总成绩的60%。
平时作业和课堂表现占总成绩的40%。
平时作业主要包括练习题、小型数据仓库设计等。
五、参考资料1.Ralph Kimball等编著，《数据仓库工具包》；2.邵斌等编著，《数据挖掘导论》；3.刘元春等编著，《数据仓库》；4.吴军，《数学之美》。
大数据仓库与大数据挖掘课程设计
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实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告姓名：岩羊先生班级：数技2011学号：XXXXXX实验日期：2013年11月14日目录实验“图书销售分析”的多维数据集模型的设计【实验目的】1、熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件功能和操作特点;2、了解SQLservermanager studio和VisualStudio2008软件的各选项面板和操作方法;3、熟练掌握SQLserver manager studio和VisualStudio2008工作流程。
【实验内容】1.打开SQLserver manager studio软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能;2.根据给出的数据库模型“出版社销售图书Pubs”优化结构，新建立数据库并导出；3.打开VisualStudio2008，导入已有数据库、或新建数据文件，设计一个“图书销售分析”的多维数据集模型。
并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
【实验环境】SQLserver manager studio , VisualStudio2008 , windows7【实验步骤】Step1 建立数据仓库的数据库：1.打开SQL Server manager studio：2.附加备份的数据库文件pubs_DW_Data.MDF和pubs_DW_Log.LDF并且做出优化：3.修改数据库属性：4.建立数据仓库所需的数据库bb（导出）：点击新建：（若库有重名，则换名）Step2 建立数据仓库的多维数据集5. 创建新的分析服务项目：6.新建数据源；导入数据库bb：使用服务账户：6. 新建数据源（本地服务器输入“.”）：选择数据源bb：选择表和视图：得到数据源视图:设置关系：7．建立多维数据集：得到多维数据集：8.处理多维数据集，得出模型：9.模型实例：【实验中的困难及解决办法】问题1：SQLserver中数据库的到导出解决方法：正确地新建数据库，选取需要的表和数据，谨慎选项，顺利导出。
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江西理工大学应用科学学院《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘系别：班级：姓名：二〇一二年六月目录一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1)1.任务描述 (2)2.建立数据仓库数据库 ................................................................................................................3.设置数据源 ................................................................................................................................二、销售数据OLAP分析...............................................................................................1.任务描述 ....................................................................................................................................2.设计星型架构多维数据集(Sales) .............................................................................................3.设计存储和数据集处理 ............................................................................................................4.OLAP分析.................................................................................................................................三、人力资源数据OLAP分析.......................................................................................1.任务描述....................................................................................................................................2.设计父子维度的多维数据集(HR) ............................................................................................3.修改多维数据集(HR)的结构....................................................................................................4.设计存储和数据集处理............................................................................................................5.OLAP分析 ................................................................................................................................四、数据仓库及多维数据集其它操作 ...........................................................................1.任务描述....................................................................................................................................2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 ................................................................................3.查看元数据................................................................................................................................4.创建对策....................................................................................................................................5.钻取............................................................................................................................................6.建立远程Internet 连接............................................................................................................五、数据仓库高级操作 ...................................................................................................1.任务描述 ....................................................................................................................................2.创建分区 ....................................................................................................................................3.创建虚拟多维数据集 ................................................................................................................4.DTS调度多维数据集处理........................................................................................................5.备份/还原数据仓库 .................................................................................................................六、数据挖掘 ...................................................................................................................1.任务描述 ....................................................................................................................................2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 ....................................................................................3.决策树挖掘结果分析 ................................................................................................................4.创建聚类挖掘模型 ....................................................................................................................5.聚类挖掘结果分析 ....................................................................................................................6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 ................................................................................7.浏览“相关性网络”视图 ........................................................................................................一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源1、任务描述数据仓库数据库是将要在其中存放多维数据集、角色、数据源、共享维度和挖掘模型的一种结构。
然后跟预先设置好的ODBC数据源建立连接。
2、建立数据仓库数据库(1)展开树视图的Analysis Servers；(2)单击服务器名或右击选择连接，与Analysis Servers建立连接；(3)右击服务器名，然后单击“新建数据库”命令；(4)在“数据库”对话框中输入数据库名“教程DW”，单击<确定>；3、设置数据源(5)展开刚创建的“教程DW”数据库，可看到如下项目：数据源、多维数据集、共享维度、挖掘模型、数据库角色(6)右击“教程DW”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令；(7)在“数据链接属性”对话框中，单击“提供程序”选项卡，选择“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”；(8)单击“连接”选项卡，选择建好的ODBC数据源“FoodMart 2000”；(9)单击<确定>按钮关闭“数据链接属性”对话框图表 1 连接数据源二、销售数据OLAP分析1.任务描述以多维方式建立数据模型可简化联机业务分析，提高查询性能。