《数据仓库》课程教学大纲

《数据仓库》课程教学大纲

课程代码：ABXX0310

课程中文名称:数据仓库

课程英文名称：DataWarehouse

课程性质：选修

课程学分数：2学分

课程学时数：32学时

授课对象：信息管理与信息系统

本课程的前导课程：数据库系统原理

一、课程简介

随着时代的发展，企业需要多角度处理海量信息并从中获取支持决策的信息，面向事务

处理的操作型数据库就显得力不从心，面向主题集成大量数据的数据仓库技术随着技术的发

展孕育而生。信息技术已从简单的批处理、联机事务处理的信息处理时代，进入了联机分析

处理，数据发现的数据仓库技术与数据挖掘时代。数据仓库因其面向主题性，集成性，稳定

性和时变性，不仅在数据的集成，存储上效果好，在从操作系统提取信息和支持系统造作者

的前端工具上更是充分利用了数学严谨的逻辑思维和统计学知识，以及先进的信息技术，使

企业的信息利用更有价值，

本课程以数据仓库的基本概念和基本方法为土要内容，以方法的应用为主线,系统叙述

数据仓库的有关概念和基础知识，使学生尽快掌握数据仓库的基本概念，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，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法并加以应用。

二、教学基本内容和要求

(-)数据仓库概述

1.了解课程目的、误程的主要学习内容、课程要求；了解目前数据仓库主要的研究问

题

2.了解数据仓库的发展及展望，掌握数据仓库的概念

3.掌握掌握数据仓库的体系结构

4.掌握数据仓库的参照结构

(-)数据仓库开发模型

1.了解数据仓库的开发模型

2.了解数据仓库的概念模型概念，理解数据仓库的概念模型

3.了解数据仓库的逻辑模型概念，理解数据仓库逻辑模型的建立过程

4.了解数据仓库的物理模型概念，理解数据仓库物理模型的建立过程

5.了解数据仓库的元数据模型概念，理解数据仓库元数据模型的建立过程

6.了解数据仓库的粒度模型和聚集模型概念，理解数据仓库粒度模型和聚集模型的建

立过程

（三）数据仓库开发应用过程

1.了解数据仓库开发应用的特点

2.理解数据仓库的规划过程

3.理解数据仓库的概念模型设计

4.掌握数据仓库的逻辑模型、物理模型的设计

5.掌握数据仓库的实施过程

6.理解数据仓库的应用、支持和增强阶段的工作内容

（四）OLAP技术

1.了解OLAP技术及与多维分析

2.掌握OLAP的实施过程

3.掌握OLAP与关系OLAP

4.理解OLAP的技术评价方法

（五）数据仓库的应用与管理

1.了解数据仓库的用户

2.掌握数据仓库应用案例

3.理解数据仓库的运行技术管理

4.了解数据仓库的元数据管理

5.了解数据仓库应用中的法律问题，成本与效益分析

三、实验教学内容及基本要求

实验一学习SQLServer应用软件的安装及使用

学习和掌握SQLServer工具集。

实验二利用分析服务器建立简单的多维数据集

了解SQLServer的基本操作，掌握利用分析服务器建立简单的多维数据集。

实验三利用SQLServer提供的模型进行数据预处理

掌握数据预处理的方法技巧。

实验四利用SQLServer提供的模型进行数据挖掘

了解SQLServer中提供的挖掘模型；利用SQLServer提供的数据挖掘模型进行简单的

挖掘练习。

四、教学方法与手段

本课程实践性、综合性强，教学难度大。32个学时中，以自学、讨论、讲授相结合。

要求在教学工作中尽可能结合实际网络进行，并借助计算机铺助教学，投影等手段辅助木课

程的教学。在本课程的教学中，要特别注重当前数据仓走的最新技术来教学，务必使学生掌

握利用一种语言进行数据仓库的实际应用。

结合教学实践，要求对学生掌握对简单系统进行初步建模能力。组织学生在设计中掌握

方法的应用。

五、教学学时分配

章节与内容课时作业量备注

数据仓库概述4

数据仓库尸发模型81实验一（2学时）

数据仓库开发应用过程81实验二（2学时）

OLAP技术61实验三（2学时）

数据仓库的应用与管理61实验四（2学时）

合计32

六、考核方式与成绩评定标准

1、考核方法：笔试

2、成绩评定：成绩二平时表现（出勤、研讨等）*10%+课程作业*10%+实验报告*10%+

考试成绩*70%。

七、教学参考资源

1、参考书目：

（1）杨巨龙编著，大数据技术全解：基础、设计、开发与实践，电子工业出版社，2014