《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
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，它们在数据分析和决策支持方面起着至关重要的作用。
为了更好地培养学生的数据分析和决策能力，教育机构需要制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据仓库基础知识1.1 数据仓库的定义和特点1.2 数据仓库的架构和组成1.3 数据仓库的设计原则1.4 数据仓库的建模方法1.5 数据仓库的维护和管理2. 数据仓库的ETL过程2.1 ETL的定义和作用2.2 数据抽取的方法和技术2.3 数据转换的方法和技术2.4 数据加载的方法和技术2.5 ETL过程的监控和调优3. 数据挖掘的基本概念3.1 数据挖掘的定义和目标3.2 数据挖掘的过程和方法3.3 数据挖掘的常用算法3.4 数据挖掘的应用领域3.5 数据挖掘的评估和验证4. 数据挖掘技术在决策支持中的应用4.1 决策支持系统的定义和特点4.2 数据挖掘在决策支持系统中的作用4.3 数据挖掘在市场营销决策中的应用4.4 数据挖掘在风险评估中的应用4.5 数据挖掘在客户关系管理中的应用5. 数据仓库与数据挖掘的案例分析5.1 案例一：零售业的销售数据分析5.2 案例二：医疗保险的欺诈检测5.3 案例三：社交媒体的用户行为分析5.4 案例四：电信运营商的用户流失预测5.5 案例五：创造业的供应链优化总结：综上所述，数据仓库与数据挖掘教学大纲应包括数据仓库基础知识、ETL过程、数据挖掘的基本概念、数据挖掘技术在决策支持中的应用以及案例分析。
通过系统学习这些内容，学生将能够掌握数据仓库与数据挖掘的理论和实践技能，提升他们在数据分析和决策支持方面的能力。
教育机构应根据实际情况和需求，制定符合学生需求的教学大纲，进一步推动数据仓库与数据挖掘的教育与研究发展。
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。
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 Guideto 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。
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，对于培养学生的数据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是必不可少的。
本文将从数据仓库与数据挖掘的基本概念、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式五个方面，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、基本概念1.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指将各类数据按照一定的结构和规范集成到一个统一的存储空间中，以支持决策分析和业务智能的技术体系。
它具有数据集成、主题导向、面向决策支持等特点。
1.2 数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指通过自动或者半自动的方式，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律，用于预测、分类、聚类和异常检测等任务。
它可以匡助人们更好地理解数据，提供决策支持和业务洞察。
1.3 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性和集成性数据，而数据挖掘则通过对数据仓库进行分析和挖掘，发现有价值的信息和知识。
二、教学目标2.1 知识目标学生应该掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，了解数据仓库与数据挖掘在实际应用中的意义和作用。
2.2 技能目标学生应该具备数据仓库和数据挖掘的建模、设计和实施能力，能够运用相应的工具和算法进行数据分析和挖掘。
2.3 态度与价值观目标学生应该培养数据驱动决策的思维方式，注重数据的质量和准确性，提高数据分析和决策的能力。
三、教学内容3.1 数据仓库的建设与管理包括数据仓库的设计原则、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据加载与更新、数据仓库的查询与分析等内容。
3.2 数据挖掘的基本方法与算法包括分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等数据挖掘的基本方法和常用算法。
3.3 数据挖掘的应用案例通过实际案例的分析和讨论，让学生了解数据挖掘在不同领域中的应用，如市场营销、金融风控、医疗健康等。
四、教学方法4.1 理论讲授予案例分析通过教师的讲解和案例的分析，向学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，培养学生的理论思维和实际应用能力。
数据仓库与数据挖掘课程教学大纲
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五、附录教学参考文献目录【1】陈志泊《数据仓库与数据挖掘》清华大学出版社2009 [2]周根贵《数据仓库与数据挖掘》浙江大学出版社2011 【3】夏火松《数据仓库与数据挖掘技术》科学出版社2014。
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教学大纲
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作为当今信息技术领域中的重要概念，已经成为了许多企业和组织中数据管理和分析的核心工具。
为了培养学生在数据仓库与数据挖掘领域的专业能力，制定一份完善的教学大纲显得尤为重要。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘教学大纲的五个部分，包括数据仓库基础、数据仓库设计与建模、数据挖掘技术、数据仓库应用以及数据仓库与数据挖掘的实践案例。
一、数据仓库基础：1.1 数据仓库的概念与特点：介绍数据仓库的定义、作用以及与传统数据库的区别，强调数据仓库的主题导向和面向决策支持的特点。
1.2 数据仓库架构：详细介绍数据仓库的三层架构，包括操作型数据源层、数据仓库层和决策支持层，以及每层的功能和相互关系。
1.3 数据仓库的ETL过程：解释ETL（抽取、转换、加载）过程的重要性，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等环节的具体内容。
二、数据仓库设计与建模：2.1 维度建模：介绍维度建模的概念和原则，包括事实表和维度表的设计方法，以及星型模型和雪花模型的区别和适用场景。
2.2 数据仓库物理设计：讲解数据仓库物理设计的关键要素，包括数据分区、索引、数据压缩和数据备份等，以提高数据查询和存储效率。
2.3 数据仓库的性能优化：介绍数据仓库性能优化的策略和技术，包括查询优化、索引优化、数据分区和数据压缩等，以提高数据查询和分析的效率。
三、数据挖掘技术：3.1 数据挖掘的概念和任务：解释数据挖掘的定义和基本任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等，以及每个任务的具体应用场景。
3.2 数据挖掘的算法：介绍常用的数据挖掘算法，包括决策树、神经网络、支持向量机和聚类算法等，以及它们的原理和适用场景。
3.3 数据挖掘工具和平台：介绍常用的数据挖掘工具和平台，包括WEKA、RapidMiner和Python中的scikit-learn等，以及它们的功能和使用方法。
四、数据仓库应用：4.1 商业智能：介绍商业智能的概念和作用，包括数据仓库在商业智能中的应用，以及数据仓库与报表、数据可视化和数据分析的关系。
136042-数据仓库与数据挖掘-专业课教学大纲
菏泽学院计算机学院《数据仓库与数据挖掘》课程教学大纲课程编号：136042课程名称：数据仓库与数据挖掘/Data Warehouse and Data Mining Technology课程类别：专业方向课课程总学时/学分：80/4（实践80学时，任务驱动方式融入教学内容）适用对象：计算机科学技术.NET方向一、课程简介数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代，90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新的千年继续繁荣。
数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域，从多个学科汲取营养。
这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高信能计算和数据可视化。
二、教学目的和任务根据学校“一体两翼，三经四纬，五个保障”的宏观人才培养模式，以及计算机类专业人才培养方案要求，通过本课程学习，使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，熟练掌握数据挖掘的关联规则，分类方法，聚类方法等算法，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。
三、教学基本要求本课程的内容从知识、素质、能力、德、智、体、美七个维度形成教学内容方阵，每一次课一般安排3-5个知识点，从七个维度组织内容，分课内、课外开展教学。
素质养成主要包括以下内容：1.思想政治素质具有中国特色社会主义共同理想，秉承社会主义核心价值观；具有爱国主义精神；具有责任心和社会责任感。
2.文化科技素质具有不断更新知识和自我完善的能力；具有持续学习和终身学习的能力；具有一定的创新意识、创新精神和创新能力；具有一定的人文和艺术素养；具有良好的人际沟通能力。
3.专业素质掌握数据仓库与数据挖掘基本知识；具有一定数据挖掘与数据分析能力，利用数据挖掘基本知识、基本技能，解决实际问题的能力。
4.职业素质具有良好的职业道德和职业操守；具有较强的组织观念和集体意识; 有耐心，精益求精，有着良好数据分析能力。
《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“√”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。
教学内容及教学要求表教学内容 知道 理解 掌握 学会 1 数据仓库概述1.1从数据库到数据仓库1.2 数据仓库的概念与特点1.3 数据仓库中的关键概念1.4 数据仓库的数据组织1.5 数据仓库与数据集市的关系 1.6 数据仓库体系结构1.7 操作数据存储ODS √√√√√√√2 联机分析处理2.1 联机分析处理的概念2.2 OLAP多维数据分析2.3 OLAP数据组织2.5 OLAP工具及评价 √ √√√3 数据仓库设计3.1 数据仓库中的数据模型概述 3.2概念模型设计3.3 逻辑模型设计3.4 物理模型设计3.5 元数据模型3.6 粒度模型 √√√√√√4 数据仓库的规划与开发4.1 数据仓库的投资分析4.2 数据仓库的开发方法 4.3 数据仓库的建立过程 4.4 数据仓库的维护4.5 提高数据仓库的性能 4.6 数据仓库的安全性 √√√√√√教学内容 知道 理解 掌握 学会4.7 分布式数据仓库 √5 数据仓库的工具5．1数据仓库的工具选择5.2 常用数据仓库产品介绍5.3 SQL Server 数据仓库的操作应用 √√√6 数据挖掘概述6.1 数据挖掘的定义对象 6.2 数据挖掘的分类6.3 数据挖掘系统6.4 数据预处理 √ √ √ √7 数据挖掘的算法7.1 分类规则挖掘7.2 预测分析与趋势分析规则7.3 数据挖掘的关联算法7.4 聚类分析7.5 神经网络算法 √ √ √ √ √8 数据挖掘新技术 √9 数据挖掘的工具及其应用9.1 国内外数据挖掘工具及评价9.2 SQL Server 2005数据挖掘工具应用 √√10基于数据挖掘的上市公司财务危机预警应用实例 √四、 课程实施数据仓库与数据挖掘为计算机类选修课程，对于本科生着重强调理解基本概念和掌握最基本的方法，一般情况下，每周安排2课时，共36课时。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘课程教学大纲课程名称：数据仓库与数据挖掘课程编码：0403230学分：3总学时: 48=36(授课)+12(上机)适用专业：计算机科学与技术本科及研究生先修课程：离散数学、数据库系统原理、算法分析与设计一、课程的性质、目的与任务：本课程属于计算机科学与技术学科的专业必修课。
课程要达到的目的是：使学生初步具有利用数据仓库技术对业务活动中产生的海量数据的采集、清理、存储、分析、使用与维护；利用数据挖掘技术在数据仓库中发现隐藏在海量数据中人们未知的、有价值的信息的能力。
二、教学基本要求：本课程理论知识与实践能力并重，具有良好的应用背景。
学生通过本课程的理论学习与实践，教学的基本要求分三个层次：了解：数据仓库与数据挖掘的产生、发展，数据挖掘的应用，操作型处理(事务型处理)和分析型处理，数据仓库的应用，熟悉应用领域与管理，数据挖掘动机、数据挖掘功能，数据挖掘系统的分类和数据挖掘实施控制，多层关联规则、多维关联规则的基本思想，利用神经网络算法进行数据挖掘的应用。
理解：OLAP概念，以多维数据库为基础的OLAP服务，数据仓库的设计步骤，数据仓库的数据组织目的，学习组织方法和方式，认识决策数分类的基本思想，神经网络原理等掌握：数据库中的知识发现过程，数据仓库的基本原理，展现方式、OLAP的体系结构和分类，螺旋式开发过程, 熟悉应用领域与管理，掌握数据仓库开发设计过程，数据仓库的开发方法等。
三、教学内容：（一）数据仓库与数据挖掘概述1、数据仓库的兴起（1学时）2、数据挖掘的兴起（1学时）3、数据仓库和数据挖掘的结合（1学时）（二）数据仓库原理1、数据仓库结构体系（1学时）2、数据仓库的数据模型（2学时）3、数据抽取、转换和装载（2学时）4、元数据（1学时）（三）联机分析处理1、OLAP概念（1学时）2、OLAP的数据模型（1学时）3、多维数据的显示（1学时）4、OLAP的多维数据分析（2学时）5、OLAP结构与分析工具（1学时）（四）数据仓库设计与开发1、数据仓库分析与设计（4学时）2、数据仓库开发（4学时）3、数据仓库技术与开发的困难（4学时）（五）数据仓库管理和应用1、数据仓库管理（1学时）2、数据仓库的决策支持与决策支持系统（1学时）3、数据仓库应用实例（1学时）（六）数据挖掘原理1、知识发现过程（1学时）2、数据挖掘方法和技术（1学时）3、数据挖掘的知识表示（1学时）（七）决策树1、决策树方法（1学时）2、决策树概念（1学时）3、ID3方法基本思想，ID3算法（2学时）4、7.2.5C4.5方法（2学时）（八）关联规则1、关联规则的挖掘原理（1学时）2、Apriori算法的基本思想，Apriori算法程序（1学时）3、基于FP一树的关联规则挖掘算法（1学时）（九）神经网络1、神经网络概念及几何意义（1学时）2、感知机（1学时）3、反向传播模型（1学时）（十）数据仓库与数据挖掘的发展（3学时）四、实验/上机目的、内容与要求1、数据仓库的构建（4学时）目的：1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法；3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。
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、引言1.1 课程背景数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要分支，它们在企业决策、市场营销、金融分析等领域中发挥着重要作用。
本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和应用，培养学生的数据分析和决策能力。
1.2 课程目标本课程的目标是使学生能够理解数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理，掌握数据仓库与数据挖掘的常用技术和方法，具备数据分析和决策的能力。
1.3 先修课程数据库原理与应用、统计学基础、计算机编程基础等。
二、课程内容2.1 数据仓库概述2.1.1 数据仓库的定义和特点2.1.2 数据仓库的架构和组成2.1.3 数据仓库的设计和实现2.2 数据仓库建模2.2.1 维度建模和事实建模2.2.2 星型模型和雪花模型2.2.3 数据仓库的物理设计2.3 数据仓库的ETL过程2.3.1 ETL的定义和流程2.3.2 数据抽取、转换和加载的技术和方法 2.3.3 ETL工具的使用和案例分析2.4 数据挖掘概述2.4.1 数据挖掘的定义和任务2.4.2 数据挖掘的过程和步骤2.4.3 数据挖掘的常用算法和技术2.5 分类与预测2.5.1 决策树算法2.5.2 朴素贝叶斯算法2.5.3 支持向量机算法2.5.4 神经网络算法2.6 聚类与关联规则挖掘2.6.1 K-means聚类算法2.6.2 Apriori关联规则挖掘算法2.6.3 基于图的聚类算法2.6.4 基于频繁模式的关联规则挖掘算法 2.7 数据挖掘应用2.7.1 金融风险预测2.7.2 市场营销分析2.7.3 社交网络分析2.7.4 医疗数据分析三、教学方法3.1 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、原理和应用。
3.2 实践操作利用数据仓库和数据挖掘工具，进行实际案例的操作和分析，提升学生的实际应用能力。
3.3 课堂讨论引导学生参预课堂讨论，探讨数据仓库与数据挖掘的相关问题和应用案例。
数据挖掘与数据仓库--教学大纲
数据挖掘与数据仓库（教学大纲）Data mining and data warehouse课程编码：05405140 学分： 2.5 课程类别： 专业方向课计划学时： 48 其中讲课：32 实验或实践： 上机：16适用专业：信息管理与信息系统、电子商务推荐教材：陈文伟，数据仓库与数据挖掘教程，清华大学出版社，2008参考书目：1. Richard J. Roiger, Michael W. Geatz. Data Mining: A Tutorial-Based Primer.2003.2. Ian H. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques(第二版). 机械工业出版社（影印版），2005.3. Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques.2001.5.4. 数据仓库与数据挖掘技术（第2版），陈京民 编著，电子工业出版社，2007.115. 数据仓库和数据挖掘，苏新宁 等编著，清华大学出版社，2006.46. 数据挖掘Clementine应用实务，谢邦昌 主编，机械工业出版社，2008.4课程的教学目的与任务本课程将系统介绍数据挖掘的基本概念、基本原理和应用基础，通过课堂讲授、实例分析，提高学生数据挖掘技术的认识，熟悉基本工具应用，并掌握设计和开发数据挖掘算法和系统的初步能力。
课程的基本要求1、了解数据仓库及数据挖掘的概念、特征、应用范围，以及主要数据挖掘工具2、了解OLTP 和 OLAP的区别；熟悉OLAP 的体系结构，以及如何评价OLAP工具；掌握多维分析的基本分析动作。
3、了解数据质量，掌握数据预处理方法，4、掌握数据挖掘的定性归纳技术、关联挖掘、聚类分析、分类方法、预测方法、文本挖掘、WEB挖掘5、熟练掌握数据挖掘软件Clementine在各类挖掘任务中的应用。
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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《数据仓库与数据挖掘》教学大纲
一、课程概况
课程名称：数据仓库与数据挖掘
英文名称：Data warehousing and data mining
课程性质：
课程学时：
课程学分：
授课对象：
开课时间：
讲课方式：
主讲老师：
二、教学目的
本课程把数据视为基础资源，根据软件工程的思想，总结了数据利用的历程，讲述了数据仓库的基础知识和工具，研究了数据挖掘的任务及其挑战，给出了经典的数据挖掘算法，介绍了数据挖掘的产品，剖析了税务数据挖掘的案例，探索了大数据的管理和应用问题。
三、教学任务
完成《数据仓库与数据挖掘》教材内容，及教学计划中的互动实践内容，另有学生自主选题的大作业、选作的论文报告。
32学时：课堂24、实验2、课外2、研讨4学时。
四、教学内容的结构
课程由9个教学单元组成，对应于《数据仓库与数据挖掘》的内容。
第1章数据仓库和数据挖掘概述
1.1概述1
1.2数据中心4
1.2.1关系型数据中心
1.2.2非关系型数据中心
1.2.3混合型数据中心（大数据平台）1.3混合型数据中心参考架构
第2章数据
2.1数据的概念
2.2数据的内容
2.2.1实时数据与历史数据
2.2.2时态数据与事务数据
2.2.3图形数据与图像数据
2.2.4主题数据与全部数据
2.2.5空间数据
2.2.6序列数据和数据流
2.2.7元数据与数据字典
2.3数据属性及数据集
2.4数据特征的统计描述22
2.4.1集中趋势22
2.4.2离散程度23
2.4.3数据的分布形状25
2.5数据的可视化26
2.6数据相似与相异性的度量29
2.7数据质量32
2.8数据预处理32
2.8.1被污染的数据33
2.8.2数据清理35
2.8.3数据集成36
2.8.4数据变换37
2.8.5数据规约38
第3章数据仓库与数据ETL基础39 3.1从数据库到数据仓库39
3.2数据仓库的结构39
3.2.1两层体系结构41
3.2.2三层体系结构41
3.2.3组成元素42
3.3数据仓库的数据模型43
3.3.1概念模型43
3.3.2逻辑模型43
3.3.3物理模型46
3.4 ETL46
3.4.1数据抽取47
3.4.2数据转换48
3.4.3数据加载49
3.5 OLAP49
3.5.1维49
3.5.2 OLAP与OLTP49
3.5.3 OLAP的基本操作50
3.6 OLAP的数据模型51
3.6.1 ROLAP52
3.6.2 MOLAP52
3.6.3 HOLAP53
第四章数据仓库和ETL工具54
4.1 IBM DB2 V10
4.1.1自适应压缩54
4.1.2多温度存储55
4.1.3时间旅行查询56
4.1.4 DB2兼容性功能60
4.1.5工作负载管理61
4.1.6 PureXML62
4.1.7当前已落实63
4.1.8 DB2 PureScale Feature63
4.1.9 分区特性65
4.1.10并行技术67
4.1.11 SQW68
4.1.12 Cubing Services68
4.1.13 列式存储及压缩技术(BLU)70 4.2 InfoSphere Datastage71
4.2.1基于Information Server的架构72 4.2.2企业级实施和管理75
4.2.3高扩展的体系架构79
4.2.4具备线性扩充能力81
4.2.5 ETL元数据管理82
4.3 InfoSphere QualityStage82
第5章数据挖掘基础84
5.1数据挖掘的起源84
5.2数据挖掘的定义85
5.3数据挖掘的任务86
5.3.1分类
5.3.2回归分析
5.3.3相关分析
5.3.4聚类分析
5.3.5关联规则
5.3.6异常检测
5.4数据挖掘标准流程
5.4.1商业理解
5.4.2数据理解
5.4.3数据准备
5.4.4建立模型
5.4.5模型评估
5.4.6结果部署
5.5数据挖掘的十大挑战性问题
5.5.1数据挖掘统一理论的探索
5.5.2高维数据和高速数据流的研究与应用
5.5.3时序数据的挖掘与降噪
5.5.4从复杂数据中找寻复杂知识
5.5.5网络环境中的数据挖掘
5.5.6分布式数据挖掘
5.5.7生物医学和环境科学数据挖掘
5.5.8数据挖掘过程自动化与可视化
5.5.9信息安全与隐私保护
5.5.10动态、不平衡及成本敏感数据的挖掘
第6章数据挖掘算法
6.1算法概述
6.1.1分类算法及评估指标
6.1.2聚类算法及其评价指标
6.2 C4.5
6.3 CART算法
6.4 K-Means 算法
6.5 SVM算法121
6.6 Apriori算法
6.7 EM算法
6.8 PageRank
6.9Adaboost算法
6.10KNN算法
6.11Naive Bayes
第7章数据挖掘工具与产品
7.1 数据挖掘工具概述
7.2 商业数据挖掘工具IBM SPSS Modeler
7.3 开源通用的数据挖掘工具WEKA
第8章数据挖掘案例
8.1概述
8.2纳税评估示例
8.3税收预测建模示例
8.4税务行业纳税人客户细分探索
8.5基于Hadoop平台的数据挖掘思考题
第9章大数据管理
9.1 什么是大数据
9.2 Hadoop介绍
9.3 NoSQL介绍
9.4 InfoSphere BigInsights 3.0介绍
五、教学活动以及教学方法上的基本要求
课堂教学、实验、课外作业、自选题目的大作业、论文和报告结合，另有课
外讨论环节。
通过课堂教学讲解基本原理和方法；通过互动实践课巩固课堂教学内容，并在助教辅导下完成基础实验，由助教验收；课外作业由学生独立完成，并提交系统进行评分。
自选题目的大作业可以分组进行，要在期中提交选题报告，期末提交全部文档及程序并且逐一答辩。
答辩形式为：学生演示9分钟，教师提问3分钟，当即给出成绩。
论文和报告属于加分因素。
课外讨论安排在每次课堂教学之后，加1学时，自愿参加，每人每学期至少参加一次。
内容为：教师对难点进行复习、讲解补充例题，学生提问和讨论。
六、主教材
七、电子资源
电子学习资源通过网络学堂发布：课件PPT讲稿。