数据仓库与数据挖掘

数据仓库与数据挖掘Tag内容描述：<p>1、数据仓库与数据挖掘实验指导书（适用于信息系统与信息管理专业）目 录前 言1实验一、SPSS Clementine 软件功能演练5实验二、SPSS Clementine 数据可视化9实验三、决策树C5.0 建模10实验四、关联规则挖掘21实验五、欺诈屏。</p><p>2、第第2 2章章 数据仓库原理 1 n2.1 数据仓库结构体系 n2.2 数据仓库的数据模型 n2.3数据抽取、转换和装载 n2.4 元数据 2 2.1 数据仓库结构体系 2.1.1 数据仓库结构 2.1.2数据集市及其结构 2.1.3 数据仓库系统结构 2.1.4 数据仓库运行结构 3 近期基本数据：是最近时期的业务数据，是数据 仓库用户最感兴趣的部分，数据量大。 历史基本数据：近期基本数据随时间的推移，由 数据仓库的时间控制机制转为历史基本数据。 轻度综合数据：是从近期基本数据中提取出的， 这层数据是按时间段选取，或者按数据属性（ attributes）和内容（contents）进。</p><p>3、n分类的基本概念与步骤 n基于距离的分类算法 n决策树分类方法 n贝叶斯分类 n规则归纳 n与分类有关的问题 第5章 分类方法 内容提要 分类是数据挖掘中重要的任 务 n分类的目的是学会一个分类器（分类函数或模型），该 分类器能把待分类的数据映射到给定的类别中。 n分类可用于预测。从利用历史数据纪录中自动推导出对 给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行类预测。 n分类具有广泛的应用，例如医疗诊断、信用卡系统的信 用分级、图像模式识别等。 n分类器的构造依据的方法很广泛： n统计方法：包括贝叶斯法和非参数法等。 n机器学习方法。</p><p>4、n聚类方法概述 n划分聚类方法 n层次聚类方法 n密度聚类方法 n其它聚类方法 第6章 聚类方法 内容提要 聚类分析研究概述 n聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学 、机器学习、模式识别等。作为一个数据挖掘中的一 个功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据 分布的情况，并且概括出每个簇的特点，或者集中注 意力对特定的某些簇做进一步的分析。 n数据挖掘技术的一个突出的特点是处理巨大的、复杂 的数据集，这对聚类分析技术提出了特殊的挑战，要 求算法具有可伸缩性、处理不同类型属性的能力、发 现任意形状的类、处理高。</p><p>5、第2章 关联规则 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 关联规则 典型的关联规则发现问题是分析超市中的货篮 数据，通过发现顾客放入货篮中商品之间的关系 ，分析顾客的购买习惯。本章主要介绍如下几个 方面的内容： 关联规则基本模型 Apriori、LIG、FP等算法 多级关联规则 多维关联规则 关联规则价值衡量 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 引言 关联规则反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关 联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关。</p><p>6、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文 第一章 数据仓库的基本概念 案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划 部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。 企业级数据库 市场部分析程序1 分析结果1： 前景很好 计划部分析程序2 分析结果2： 前景不好 第一章：数据仓库的基本概念 1-1 数据仓库的产生与发展 传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用 于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process) ， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。 在数据共享、数据与应。</p><p>7、第12章 数据挖掘工具与 产品 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 数据挖掘工具与产品 随着数据挖掘研究工作的深入，相关工具盒产 品不断涌现，同时逐渐形成相关技术规范。本章 介绍如下几个方面的内容： 数据挖掘标准 数据挖掘工具 数据挖掘产品 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 数据挖掘标准化概述 开发数据挖掘软件面临的问题： 1.各模型和技术难于集成 数据挖掘技术是面向问题的，不同的问题往往采用不同的模型和技 术，且彼此相互独立。开。</p><p>8、n基本概念与解决方法 n经典的频繁项目集生成算法分析 nApriori算法的性能瓶颈问题 nApriori的改进算法 n对项目集格空间理论的发展 n基于项目序列集操作的关联规则挖掘算法 n改善关联规则挖掘质量问题 n约束数据挖掘问题 n关联规则挖掘中的一些更深入的问题 n数量关联规则挖掘方法 第4章 关联规则挖掘理论和算法 内容提要 关联规则挖掘是数据挖掘研究的基 础 n关联规则挖掘（Association Rule Mining）是数据挖掘中研究 较早而且至今仍活跃的研究方法之一。 n最早是由Agrawal等人提出的（1993）。最初提出的动机是 针对购物篮分析（Basket 。</p><p>9、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文 第一章 数据仓库的基本概念 案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划 部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。 企业级数据库 市场部分析程序1 分析结果1： 前景很好 计划部分析程序2 分析结果2： 前景不好 第一章：数据仓库的基本概念 1-1 数据仓库的产生与发展 传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用 于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process) ， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。 在数据共享、数据与应。</p><p>10、数据仓库与数据挖掘 第第 1 1 章章 数据仓库与数据挖掘概述数据仓库与数据挖掘概述 第1章 1.1 数据仓库概述 1.2 数据挖掘概述 1.3 数据仓库和数据挖掘的结合 1.1 数据仓库概述 1.1.1 从数据库到数据仓库 1.1.2 从OLTP到OLAP 1.1.3 数据字典与元数据 1.1.4 数据仓库的定义与特点 1.1.1 1.1.1 从数据库到数据仓库从数据库到数据仓库 （1）“数据太多，信息不足”的现状 （2）异构环境的数据的转换和共享 （3）利用数据进行数据处理转换为利用数据支 持决策 1.数据库用于事务处理 n数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处 理。它已经成为。</p><p>11、n基本概念与解决方法 n经典的频繁项目集生成算法分析 nApriori算法的性能瓶颈问题 nApriori的改进算法 n对项目集格空间理论的发展 n基于项目序列集操作的关联规则挖掘算法 n改善关联规则挖掘质量问题 n约束数据挖掘问题 n关联规则挖掘中的一些更深入的问题 n数量关联规则挖掘方法 第4章 关联规则挖掘理论和算法 内容提要 关联规则挖掘是数据挖掘研究的基 础 n关联规则挖掘（Association Rule Mining）是数据挖掘中研究 较早而且至今仍活跃的研究方法之一。 n最早是由Agrawal等人提出的（1993）。最初提出的动机是 针对购物篮分析（Basket 。</p><p>12、第9章 模糊集 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 粗糙集 模糊集用于描述和处理没有明确外延的模糊概念。本章 介绍模糊集基本理论和方法，具体包括： 模糊集定义与隶属函数 模糊集的基本运算 分解定理与扩展原理 模糊集的特征 模糊集的度量 模糊关系 模糊聚类分析 模糊集与粗糙集比较 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 引言 模糊数学是研究和处理模糊现象的数学。有一类概念没有明确外延 ，称为模糊概念。模糊概念无法用康托集合论来刻画。 196。</p><p>13、第4章 决策树 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 决策树 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法， 是应用最广泛的逻辑方法。本章介绍如下几个方 面的内容： 信息论基础 ID3算法 决策树剪枝 C4.5算法 CART算法 SLIQ算法 决策树与数据预处理 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 引言 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法，是应用最广泛的逻辑方 法。 典型的决策树学习系统采用自顶向下的方法，在部分搜索空间中搜索 解决方案。它可以确保求。</p><p>14、第10章 模型选择与 模型评估 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 模型选择与模型评估 生成若干数据模型后，需要依据模型对数据的解释能力 或预测能力，确定一个最优的模型。本章介绍模型选择和 模型评估方法。主要讨论启发式方法，数据重用技术，以 及模型选择和验证的解析方法，具体包括： 模型的过拟合 没有天生优越的分类器 模型、模型选择和模型评估 自助法 Occam剃刀 最小描述长度准则 信息准则 比较分类器的方法 聚类评估 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 。</p><p>15、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文 第一章 数据仓库的基本概念 案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划 部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。 企业级数据库 市场部分析程序1 分析结果1： 前景很好 计划部分析程序2 分析结果2： 前景不好 第一章：数据仓库的基本概念 1-1 数据仓库的产生与发展 传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用 于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process) ， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。 在数据共享、数据与应。</p><p>16、第8章 粗糙集 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 粗糙集 粗糙集(Rough Set)理论是一种新的处理含糊性和不确 定性问题的数学工具。本章介绍粗糙集基本理论和方法， 具体包括： 近似空间 近似与粗糙集 粗糙集特征描述 知识约简 知识依赖性 信息系统 决策表 决策规则 扩展的粗糙集模型 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 引言 粗糙集(Rough Set)理论是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的，是一 种新的处理含糊性(Vagueness)和不确定性(Uncertainty)。</p><p>17、第11章 数据预处理与可 视化技术 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 数据预处理与可视化技术 数据预处理是数据分析、数据挖掘等工作的前期准备， 用以确定数据挖掘的类型，提高挖掘质量。融合数据挖掘 和数据可视化两个学科，可以用直观、有效的方式来解释 和评估挖掘对象、挖掘任务以及挖掘结果。本章介绍如下 几个方面的内容： 数据清理 数据集成与转换 数据归约与浓缩 概念分层 过程可视化 数据可视化 结果可视化 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等20。</p><p>18、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文 第一章 数据仓库的基本概念 案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划 部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。 企业级数据库 市场部分析程序1 分析结果1： 前景很好 计划部分析程序2 分析结果2： 前景不好 第一章：数据仓库的基本概念 1-1 数据仓库的产生与发展 传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用 于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process) ， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。 在数据共享、数据与应。</p><p>19、第3章 聚类分析 数据挖掘与知识发现(第2版) 吉林大学计算机科学与技术学院 李雄飞 1 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 聚类分析 聚类是对物理的或抽象的对象集合分组的过程 。本章主要介绍如下几个方面的内容： 聚类算法的特点 聚类分析中的数据类型 基于划分的方法 基于层次的方法 基于密度的方法 基于网格的方法 基于模型的方法 孤立点分析 2 数据挖掘与知识发现(第2版) 李雄飞等2003,2010 引言 聚类(Clustering) 是对物理的或抽象的对象集合分组的过程 聚类生成的组称为簇（Cluster），簇是数据对象的集合。簇内部的任意 。</p><p>20、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： 经济管理系 班级： 信息管理与信息系统091班 姓名： 01号 陆叶萍 二一二年六月目 录一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源31. 任务描述32. 建立数据仓库数据库33. 设置数据源3二、销售数据OLAP分析31. 任务描述32. 设计星型架构多维数据集(Sales)33. 设计存储和数据集处理54. OLAP分析6三、人力资源数据OLAP分析61. 任务描述62. 设计父子维度的多维数据集(HR)73. 修改多维数据集(HR)的结构74. 设计存储和数据集处理85. OLAP分析。</p>