数据仓库基本功能层研究生课程资料数据挖掘课程资料PPT

华北电力大学郑玲教授主讲的数据仓库与数据挖掘课程复习课件，涵盖期末考试内容。

第一章数据挖掘基本知识.pdf 第二章数据预处理.pdf 第三章定性归纳.pdf 第四章分类与预测.pdf 第五章关联挖掘.pdf 第六章聚类分析.pdf 第七章复杂数据的挖掘.pdf 附：数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。

在数据挖掘研究生课程中，学生将学习如何从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘是一个跨学科的技术，融合了统计学、机器学习、数据库系统和计算机科学等多个领域的理论与方法。课程使学生掌握数据挖掘的基本概念、技术及其实际应用，解决实际问题。数据预处理尤为重要，包括数据清洗、转换、集成和规约等步骤，以确保后续分析的有效性和准确性。分类方法如决策树、随机森林、支持向量机等用于预测模型构建；聚类方法如K-means、DBSCAN用于发现数据集中的自然群体；关联规则学习如Apriori和FP-Growth则用于发现项之间的频繁模式。此外，还涉及到序列模式挖掘、时间序列分析、网络分析等技术。学生将使用工具

如果你对数据挖掘、商业智能（BI）等领域感兴趣，这份课程资料挺适合你。它从基础的商业智能到数据挖掘的核心技术，涵盖了多实用的知识。比如，讲到了如何通过OLAP和数据仓库技术，企业数据，进而辅助决策。而数据挖掘则教你如何从海量数据中提取出有用的信息，发现隐藏的规律。资料中还提到了一些实际的应用场景，比如客户购买行为预测、市场趋势等，不管你是初学者还是有一定基础，都能从中受益。课程中涉及的SQL Server平台和回归也实用，了解了这些，你就能更好地驾驭数据。总体来说，资料内容详细，涵盖面广，如果你对数据和挖掘有兴趣，这份资料会给你一个不错的入门与提升的机会。你可以通过实际案例来更好地理解概念，逐

涵盖数据挖掘各个章节的详细内容 提供全面且深入的理解

数据仓库的系统性和数据挖掘的智能性，在期货市场里配合得还挺妙。数据仓库就像你搞前端时搭的通用组件库，一次整好，各处都能用。它把来自不同业务的数据统一收口，加工打包后再给前端查，用起来爽。而数据挖掘，更像是你调试一堆用户行为日志时，突然发现了用户点某按钮后总是跳出，这种规律性就值钱了。 期货行业的玩法也差不多，比如通过数据仓库看价格走势图，再用分类模型预测行情走向，能省不少试错成本。像ETL 流程，就有点像你在构建前端工程化流程：清洗脏数据、格式化字段、再统一导入仓库。响应快不快，结构怎么设计，比如用星型模型还是雪花模型，都挺影响查询效率的。 至于挖掘方法，关联规则挺有意思的。比如“大豆涨了玉米

首先，快速了解常用技术（分类、聚类等）。其次，选择一个课题。在研究过程中，深入了解所选技术的算法和应用。此外，关注数据挖掘的交叉学科性质，结合统计学、机器学习等知识。最后，注意及时与导师沟通，及时调整研究方向。

项目和课件适用于数据挖掘初学者学习。