数据仓库与数据挖掘课程设计
数据仓库与数据挖掘原理及应用第二版课程设计
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课程设计说明书规范好好学习天天向上
助您高榜提名1、课程设计基本格式课程设计采用打印版，打印时正文采用5号宋体，A4纸，左右页边距均为3.18cm，上下2.54cm，行间距采用固定值20磅。
文中标题采用宋体加粗。
2、说明书结构及要求（1）封面使用统一封面，具体格式按给定的模版，不允许修改。
注意①“指导教师”一项为空；②“班级”一项统一规范，尤其是专业名称，如：13信息管理与信息系统1班等；③“日期”一项统一规范，统一为2016年6月25日。
（2）目录要求层次清晰，给出标题及页码（要求自动生成目录，并且显示至三级标题）。
打印时各章题序及标题用小4号宋体，目录行间距固定值18磅。
（3）正文正文应按照目录所确定的顺序依次撰写，要求计算准确，论述清楚、简练、通顺，插图清晰整洁。
文中图、表及公式规范地绘制和书写。
文中一级标题采用小四号宋体加粗，二级标题采用五号宋体加粗，其余标题与正文字体一致。
3、说明书统一采用A4纸打印。
4、每组提交一份设计成果。
5、装订统一在左侧装订（装订顺序——封面、课程设计分工及成绩评定、目录、正文、统计调查方案）。
学 号12580105/12580106/12580107/12580108苏州大学应用技术学院数据仓库与数据挖掘课程设计题目（XXX 的数据挖掘分析报告）2019 年 11 月 28 日 2019 年 12 月 12 日学生姓名 李四一/张三二/李四二 班级 16级物联网1班成绩/ /指导教师(签字)工学院2019年 11 月 28 日数据仓库与数据挖掘课程设计课程设计分工及成绩评定表目录1 ****背景简介（数据来源及公司背景简介） (1)2 研究目的及方法 (1)2.1研究目的 (1)2.2选用的分析方法 (1)3.客户流失预处理 (1)3.1 数据理解 (1)3.1.1定义**流失数据（定义数据源） (1)3.1.2预测流失变量 (1)3.1.3定义数据分析时间窗口 (2)3.2 数据准备 (2)3.2.1**数据编码 (2)3.2.2**数据过滤 (2)3.2.3 (2)3.2.4 (2)3.3 数据描述性统计 (2)3.3.1XXXX的描述性统计（不要出现只有一个2.1的这种情况） (2)3.3.2XXXX的描述性统计（如果有） (2)3.4 数据探索性分析 (3)4客户流失分析与建模 (3)4.1模型的选择 (3)4.2 ****聚类模型 (3)4.3 ****决策树模型 (3)4.4 模型结果解释 (3)5总结与展望 (3)5.1 总结 (3)5.2 展望 (3)1 ****背景简介（数据来源及公司背景简介）2 研究目的及方法2.1研究目的2.2选用的分析方法在本次研究中主要运用的分析方法有：描述性分析、统计图、统计报表、数据挖掘主要方法：分类算法、聚类算法、关联规则算法、神经网络算法等。
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教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程介绍数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要学科，本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，培养学生分析和处理大规模数据的能力，以及利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持的能力。
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常用方法和技术。
3. 能够独立设计和实施数据仓库和数据挖掘项目。
4. 能够利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持。
三、教学内容和安排1. 数据仓库基础知识- 数据仓库的概念和特点- 数据仓库架构和组成- 数据仓库的设计和建模2. 数据挖掘基础知识- 数据挖掘的概念和任务- 数据挖掘的过程和方法- 数据挖掘的评估和应用3. 数据仓库与数据挖掘技术- 数据清洗和预处理- 数据集成和转换- 数据加载和存储- 数据仓库查询和分析- 数据挖掘算法和模型4. 数据挖掘应用案例- 市场营销数据分析- 社交网络分析- 金融风险预测- 医疗数据挖掘5. 实践项目在课程结束前，学生将组成小组进行一个实践项目，包括数据仓库的设计和搭建，以及数据挖掘任务的实施和结果分析。
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：通过实验和项目实践，让学生亲自操作和实施数据仓库和数据挖掘任务。
3. 讨论与交流：鼓励学生参与课堂讨论，分享自己的见解和经验，促进学生之间的交流与合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和项目成果等。
2. 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识的掌握程度。
3. 实践项目评估：评估学生在实践项目中的设计和实施能力。
六、参考教材1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. "Data Mining: Concepts and Techniques." Morgan Kaufmann, 2011.2. Ralph Kimball, Margy Ross. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling." Wiley, 2013.七、参考资源1. 数据挖掘工具：Weka, RapidMiner, Python等。
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教程第二版教学设计
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学习计划
数据仓库与数据挖掘学习计划一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的热门话题之一。
数据仓库是一种用于管理和分析企业数据的技术，而数据挖掘则是通过分析大量数据来发现其内在的规律和趋势。
本文将围绕数据仓库与数据挖掘展开，制定一项系统的学习计划，以便帮助学习者更加系统地掌握相关知识和技能。
二、学习目标1. 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理；2. 能够熟练应用相关工具和技术进行数据仓库的设计和数据挖掘的实施；3. 能够分析和解决实际问题，并提出相应的建议和决策；4. 能够跟上数据仓库与数据挖掘领域的最新发展和趋势。
三、学习内容1. 数据仓库的基本概念和原理- 数据仓库的定义和特点- 数据仓库的架构和组成- 数据仓库的实施和管理2. 数据仓库的设计和构建- 数据仓库的需求分析和规划- 数据仓库的数据模型设计- 数据仓库的ETL过程和工具3. 数据挖掘的基本概念和原理- 数据挖掘的定义和分类- 数据挖掘的过程和方法- 数据挖掘的应用领域和案例4. 数据挖掘的技术和工具- 数据挖掘的算法和模型- 数据挖掘的工具和软件- 数据挖掘的实践案例和应用5. 数据仓库与数据挖掘的整合- 数据仓库与数据挖掘的关系和作用- 数据仓库与数据挖掘的集成和应用- 数据仓库与数据挖掘的最佳实践四、学习方法1. 自主学习通过阅读相关的专业书籍和文献，并结合实际案例进行分析和探讨，以了解数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
2. 实践探究通过实际的数据仓库设计和数据挖掘项目，运用相关工具和技术，进行实践性的探究和应用，以提高实际操作能力。
3. 多元交流通过参加相关的学术研讨会和行业论坛，与专业人士和同行业者进行交流和分享，获取更多的实践经验和最新信息。
4. 持续学习在学习过程中，要时刻关注数据仓库与数据挖掘领域的最新发展和趋势，保持持续学习的动力和热情。
五、学习计划1. 学习阶段一（基础知识学习）- 时间安排：3个月- 学习内容：数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理- 学习方法：自主学习+实践探究- 学习目标：掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理2. 学习阶段二（技术工具学习）- 时间安排：3个月- 学习内容：数据仓库与数据挖掘的技术和工具- 学习方法：实践探究+多元交流- 学习目标：熟练掌握数据仓库与数据挖掘的技术和工具3. 学习阶段三（实践应用学习）- 时间安排：3个月- 学习内容：数据仓库与数据挖掘的实际应用和案例- 学习方法：实践探究+多元交流- 学习目标：能够应用数据仓库与数据挖掘解决实际问题4. 学习阶段四（持续学习）- 时间安排：持续学习- 学习内容：数据仓库与数据挖掘领域的最新发展和趋势- 学习方法：多元交流+持续学习- 学习目标：跟上数据仓库与数据挖掘领域的最新发展和趋势六、总结数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受重视的技术，通过系统学习和实践探究，学习者可以掌握相关的基本知识和技能，并能够应用于实际工作中。
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》。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
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。
数据仓库与数据挖掘课程设计论文
一、需求分析：一、应用背景：运输业是国家经济的一个重要的组成部分，其发展水平已经成为一个国家和地区综合实力的重要体现。
随着经济全球化，我国对物流的需求将大幅度的增加，物流将呈现跳跃式发展趋势。
企业开始改变那种以商品为导向的观念，开始注重发掘，通过收集整理繁多的信息，量化分析需求，提供优质的售后服务，保持稳定的关系等措施，来加强对客户关系的管理。
CRM的主要含义就是通过对详细资料的深入分析，来提高满意程度，从而提高企业的竞争力的一种手段，CRM最大程度地改善、提高了整个关系生命周期的绩效。
CRM整合了、公司、员工等资源，对资源有效地、结构化地进行分配和重组，便于在整个关系生命周期内及时了解、使用有关资源和知识；简化、优化了各项业务流程，使得公司和员工在销售、服务、市场营销活动中，能够把注意力集中到改善关系、提升绩效的重要方面与核心业务上，提高员工对的快速反应和反馈能力；也为带来了便利，能够根据需求迅速获得个性化的商品、方案和服务。
要在激烈的市场竞争中获得主动，越来越多的民航企业把保持客户作为企业的重要任务，谁能留住那些能给企业带来丰厚利润的关键客户，并获得他们长久的信任和支持，谁就能获得满意的回报，进而赢得持续的竞争优势。
在航空业，客户关系管理的应用有其特别的原因。
面对航空公司的管理需求，急需引入先进的客户关系管理理念。
在航空公司引入电子商务后，公司关注的重点由提高内部效率向尊重外部转移。
而CRM理念正是基于对客户的尊重，要求公司完整地认识整个客户生命周期，提供与客户沟通的统一平台，提高员工与接触的效率和反馈率。
随着“以客户为中心"的客户关系管理技术在航空业的不断应用和发展，航空服务质量的改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为航空公司的经营决策带来极大的帮助。
二、应用价值与意义：概括来讲，数据仓库与数据挖掘在航空公司CRM中的商业价值主要体现在以下三个方面：1、有助于航空公司提高收益一个成功的CRM系统可以给航空公司带来明显的收益增长，在客户的整个生命周期内，最大化利润贡献。
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教学大纲
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。
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通信与信息工程学院数据仓库与数据挖掘分析课程设计班级：XXXXXX：XXX学号：XXXXXX指导教师：XXXXX设计时间：XXXXX成绩：评通信与信息工程学院二〇一X年工作完成统计表:教师签名：目录1．绪论11.1项目背景11.2提出问题12．数据仓库与数据集市的概念介绍12.1数据仓库介绍12.2数据集市介绍23．数据仓库33.1数据仓库的设计33.1.1数据仓库的概念模型设计43.1.2数据仓库的逻辑模型设计53.2 数据仓库的建立53.2.1数据仓库数据集成53.2.2建立维表84.OLAP操作105.数据预处理125.1描述性数据汇总125.2数据清理与变换136.数据挖掘操作136.1关联规则挖掘136.2 分类和预测176.3决策树的建立186.4聚类分析227.总结258.任务分配261、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。
1.2 提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2、数据库仓库与数据集的概念介绍2.1数据仓库数据仓库介绍:数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据集介绍:数据集是指一种由数据所组成的集合。
Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。
每一列代表一个特定变量。
每一行都对应于某一成员的数据集的问题。
它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。
每个数值被称为数据资料。
对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
3、数据仓库3.1 数据仓库的设计3.1.1数据仓库的概念模型设计概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。
设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。
如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。
这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。
3.1.2数据仓库的逻辑模型设计逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。
逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。
3.2 数据仓库的建立3.2.1数据仓库数据集一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。
例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。
数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,但肯定不适合于大量数据的存储,因为多维数据库的数据冗余度很高。
为了提高速度,对数据集市中的数据一般都建立大量的索引。
换言之,数据集市中往往靠对数据的预处理来换取运行时的高速度,当业务部门提出新的问题时,如果不在原来设计的X围内,则需要数据库管理员对数据库作许多调整和优化处理。
3.2.2建立维表维是分析问题的角度，度量是要分析的问题。
多维视图：用包含度量和维的表的数据结构可以创建一个多维视图，用试题和维创建的多维模型称为星型模型，星型模型生成的主要表格被称为事实表。
事实表的属性值几乎都有连续值。
事实表是规X化的。
与维表不同不是随时间的推移变化，而是不断变大。
维表：星型模型也具有非常小的表，用来装载描述信息。
维表是逆规X化的。
如果把维表置于第二X式中，这样的表称为雪花模型。
维表包括主键，通常对应事实表的外部键。
如果维表的主键不在实事表中，这个主键字便被称作退化的维。
维表的分类：(1)结构维：表示在层内组成中的信息量度。
如客户地理位置维、时间维、产品维等。
结构维包含一组相关的成员，组成结构维的属性之间有一对多的关系。
加法度量：可以相加的属性值(2)信息维：计算字段如利润额、平均值等（每个商品的利润）。
(3) 分区维：以同一结构生成两个或多个维。
如：按时间分区，预测额度、实际额度等。
(4)分类维：通过对一个维的属性值分组而创建。
如果工资收入500-2000；200-4000；5000-7000；等创建维表：有3种方法：星型模型、雪花模型和星暴模型。
星暴模型含有两X以上的事实表。
基本有些充当维事实表。
星型模型：所有信息维都放在同一个维表中。
维表信息包含一个唯一的标识符（ID）和通过这个维表建立的所有维所需的属性。
星型模型由小的维表与大的事实表组成，多称为“小表和大表”。
事实表一般是标准表。
雪花模型：把信息分为3种标准格式。
产品表、类别表、子类别表。
把这些信息放到一起需要一定数据的连接。
雪花模型比星型模型效率低，占空间少。
所有的事实表都有一个与之相关的时间维表。
4.OLAP操作联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库系统最主要的应用，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员，以便他们准确掌握企业（公司）的经营状况，了解对象的需求，制定正确的方案。
OLAP展现在用户面前的是一幅幅多维视图。
维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。
维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。
维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。
（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。
度量（Measure）：多维数组的取值。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。
钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。
它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。
Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。
如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。
旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）5.数据预处理5.1描述性数据汇总对于许多数据预处理任务，希望知道关于数据的中心趋势和离中趋势特征。
中心趋势度量包括均值（mean）、中位数（median）、众数（mode）和中列数（midrange），而数据离中趋势度量包括四分位数（quartiles）、四分位数极差（interquartile range, IQR）和方差（variance）。
这些描述性统计量有助于理解数据的分布。
5.2数据清理与变换数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。
主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。
通过平滑聚集，数据概化，规X化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
6.数据挖掘操作个人的两个作业：6.1关联规则挖掘1)需求分析关联规则挖掘是数据挖掘和知识发现中的一个重要问题,自提出以来得到了广泛的研究.目前关联规则挖掘算法可以分为广度优先算法和深度优先算法两大类,每类都有经典高效的算法提出.但是,这些算法大都是从其自身的角度来描述的,缺乏系统的分类和比较.文章从关联规则挖掘的形式化定义出发,给出频集挖掘的解空间,对两大类算法中的几种经典算法进行了概述,并分析了它们的优缺点. 2）概要设计关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从chaoshi集合中，找出所有高频项目组。
高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。
一项目组出现的频率称为支持度，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。
一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。
算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
3）详细设计在准备用于关联规则模型的数据时，应理解特定算法的要求，其中包括所需要的数据量以及使用数据的方式。
关联规则模型的要求如下：•单个key列每个模型都必须包含一个数值或文本列，用于唯一标识每个记录。
不允许复合键。
•单个可预测列一个关联模型只能有一个可预测列。
通常它是嵌套表的键列，例如列出已购买的产品的字段。
这些值必须是离散或离散化值。
•输入列输入列必须为离散列。
关联模型的输入数据通常包含在两个表中。
例如，一个表可能包含客户信息，而另一个表可能包含客户购物情况。
您可以使用嵌套表将该数据输入到模型中。
有关嵌套表的详细信息，请参阅嵌套表（Analysis Services –数据挖掘）。
支持”（有时候将其称为“频率”）表示包含目标项目或项目组合的事例的数目。
只有至少具有指定支持量的项目才可包含在模型中。
“常用项集”指满足以下条件的项目集合：该项目集合所具有的支持超过由MINIMUM_SUPPORT 参数定义的阈值。