數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫--教學大綱

1、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫（教學大綱）Datamininganddatawarehouse課程編碼：05405140學分：2.5課程類別：專業(yè)方向課計劃學時：48其中講課：32實驗或實踐：上機：16適用專業(yè)：信息管理與信息系統(tǒng)、電子商務推薦教材：陳文偉，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘教程，清華大學出版社，2008參考書目：1. RichardJ.Roiger,MichaelW.Geatz.DataMining:ATutorial-BasedPrimer.2003.2. IanH.Witten,EibeFrank.DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniqu

2、es（第二版）.機械工業(yè)出版社（影印版），2005.3. JiaweiHan,MichelineKamber.DataMining:ConceptsandTechniques.2001.5.4. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)才g掘技術（第2版），陳京民編著，電子工業(yè)出版社，2007.115. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘，蘇新寧等編著，清華大學出版社，2006.46. 數(shù)據(jù)才掘Clementine應用實務，謝邦昌主編，機械工業(yè)出版社，2008.4課程的教學目的與任務本課程將系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基本原理和應用基礎，通過課堂講授、實例分析，提高學生數(shù)據(jù)挖掘技術的認識，熟悉基本工具應用，并掌握設計和開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘算法

3、和系統(tǒng)的初步能力。課程的基本要求7. 了解數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘的概念、特征、應用范圍，以及主要數(shù)據(jù)挖掘工具8. 了解OLTP和OLAP的區(qū)別；熟悉OLAP的體系結構，以及如何評價OLAP工具；掌握多維分析的基本分析動作。9. 了解數(shù)據(jù)質量，掌握數(shù)據(jù)預處理方法，4、掌握數(shù)據(jù)挖掘的定性歸納技術、關聯(lián)挖掘、聚類分析、分類方法、預測方法、文本挖掘、WEB挖掘5、熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine在各類挖掘任務中的應用。各章節(jié)授課內容、教學方法及學時分配建議（含課內實驗）第一章.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘概述建議學時：2教學目的與要求了解數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘的概念、特征、應用范圍，以及主要數(shù)據(jù)挖掘工具。教學重

4、點與難點數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘的概念授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容1.1 為什么要數(shù)據(jù)挖掘1.2 數(shù)據(jù)挖掘的應用示例1.3 數(shù)據(jù)挖掘方法簡介1.4 數(shù)據(jù)挖掘與其他學科的關系1.5 商務智能的三大塊1.6 常用數(shù)據(jù)挖掘工具簡介第二章數(shù)據(jù)倉庫技術建議學時：4教學目的與要求了解數(shù)據(jù)倉庫的概念，區(qū)分與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術的不同；掌握數(shù)據(jù)倉庫存儲的抽取、轉換和裝載教學重點與難點數(shù)據(jù)倉庫存儲的抽取、轉換和裝載；數(shù)據(jù)倉庫存儲的數(shù)據(jù)模型授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容1 數(shù)據(jù)倉庫的概念1 數(shù)據(jù)倉庫存儲的數(shù)據(jù)模型1 數(shù)據(jù)倉庫的體系結構1 數(shù)據(jù)倉庫應用的抽取、轉換和裝載第三章數(shù)

5、據(jù)倉庫開發(fā)模型建議學時：4教學目的與要求了解數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)模型的概念，了解數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)過程，掌握數(shù)據(jù)倉庫三種概念模型：星型模式、雪花模式、或事實星座模式，掌握數(shù)據(jù)粒度概念，元數(shù)據(jù)概念。教學重點與難點數(shù)據(jù)倉庫三種概念模型，數(shù)據(jù)粒度概念，元數(shù)據(jù)概念授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容10.1 數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)模型的概念10.2 數(shù)據(jù)倉庫的概念模型10.3 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型10.4 數(shù)據(jù)倉庫的物理模型10.5 數(shù)據(jù)倉庫的生成10.6 數(shù)據(jù)倉庫的使用和維護10.7 數(shù)據(jù)倉庫的粒度、聚集和分割10.8 元數(shù)據(jù)第四章聯(lián)機分析處理（OLAP）技術建議學時：4教學目的與要求了解OLTP和OLAP

6、的區(qū)別；熟悉OLAP的體系結構，以及如何評價OLAP工具;掌握多維分析的基本分析動作。教學重點與難點OLAP的體系結構；多維分析的基本分析動作授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容從OLTP至UOLAPOLAP的基本概念多維分析的基本分析動作OLAP的數(shù)據(jù)組織OLAP的體系結構OLAP工具及評價Codd關于OLAP產品的十二條評價準則第五章數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術建議學時：4教學目的與要求了解為什么要數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘與其他學科的關系，熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘方法和工具，掌握數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術。教學重點與難點數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術，數(shù)據(jù)挖掘與其他學科的關系授課方法以課堂講授為主，課堂討論和

7、課下自學為輔授課內容知識發(fā)現(xiàn)的過程數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術數(shù)據(jù)挖掘的知識表示建議學時：4第六章數(shù)據(jù)的獲取和管理教學目的與要求了解數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)獲取和管理，掌握數(shù)據(jù)質量的多維度量，掌握數(shù)據(jù)預處理方法教學重點與難點數(shù)據(jù)質量，數(shù)據(jù)預處理方法授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)的預處理數(shù)據(jù)質量的多維度量數(shù)據(jù)預處理的主要方法第七章定性歸納建議學時：2教學目的與要求了解數(shù)據(jù)挖掘的定性歸納技術，掌握ID3算法、C5.0算法。教學重點與難點ID3算法、C5.0算法授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容基本概念數(shù)據(jù)泛化屬性相關分析挖掘概念對比描述7

8、.5挖掘大數(shù)據(jù)庫的描述型統(tǒng)計信息第八章關聯(lián)挖掘建議學時：2教學目的與要求了解關聯(lián)挖掘和的方法，掌握Apriori算法教學重點與難點Apriori算法授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容基本概念單維布爾邏輯關聯(lián)規(guī)則挖掘多層關聯(lián)規(guī)則挖掘多維關聯(lián)規(guī)則挖掘關聯(lián)規(guī)則聚類系統(tǒng)(ARCS)關聯(lián)規(guī)則其它內容第九章聚類分析建議學時：2教學目的與要求了解什么是聚類分析、聚類和分類的區(qū)別，掌握聚類分析的算法。教學重點與難點聚類分析的算法授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容什么是聚類分析聚類分析中的數(shù)據(jù)類型主要聚類算法的分類第十章分類建議學時：2教學目的與要求了解什么是數(shù)據(jù)挖掘的分類，掌握KNN(K-NearestNeighbor)教學重點與難點KNN(K-NearestNeighbor)分類和Bayes分類授課方法以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔授課內容分類的基本知識決策樹分類支持向量機分類KNN(K-NearestNeighbor)分類Bayes分類分類和Bayes分類第十一章預測建議學時：2支持向量機預測授課方以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔教學目的與要求了解預