数据仓库与数据挖掘山大数据挖掘与数据仓库复习提纲

课程安排 成绩评估- 考试（70%）- 实验（15%）- 作业和考勤（15%） 考试- 卷面满分 100 分- 内容涵盖：概念、方法、计算、思维能力

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

山东大学软件工程大数据方向必修课数据挖掘的复习资料，包括数据仓库的相关内容。

数据仓库与数据挖掘的复习资料，内容挺系统，讲得也够细，适合准备考试或者复盘知识点用。像OLAP、关联规则这些概念，不只是提了名词，还讲了原理和应用场景，看完基本就有数了。嗯，而且它把星型结构、雪花型结构的优缺点都列出来了，比较少见，挺实用的。 数据仓库的设计原则讲得蛮清楚，什么面向主题、集成、稳定性这些，一开始就点到重点。还有Inmon的定义，解释得挺直白，不拐弯抹角。对比操作型数据库的方式也挺直观的，能帮你更快上手项目。 OLAP那块讲了粒度的概念，简单说就是数据细不细，细的话你能得更精，但数据也多。比如你要用户一天点了几次菜单，就得粒度细；但你只是看月活，粗点反而更快。理解这个后，建表就不

信息技术普及后，企业运用管理信息系统处理事务与业务，积累了大量信息。为辅助管理决策，企业需要特殊工具从数据中提取知识，促进了数据环境需求和数据挖掘工具的发展。

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嘿，如果你对数据仓库和数据挖掘感兴趣，这个教程真的是个不错的选择哦！数据仓库的主要特点就是数据统一管理，大量的历史数据，支持企业做决策。它的核心是 ETL（数据抽取、转换、加载），这个过程可是相当关键，保证了数据的整洁性和一致性。至于数据挖掘，它可以通过对大量数据的，揭示潜在的规律，比如用来做客户细分、预测销售趋势，甚至做欺诈检测。数据仓库和数据挖掘结合后，能够为企业有力的决策支持。比如通过销售数据，预测未来走势，或者通过聚类了解客户群体，给出精准的营销策略。嗯，别忘了，Hadoop 和 Spark 这些大数据平台也能帮你海量数据，适合构建分布式数据仓库和做数据挖掘。，如果你想深入数据领域，这

嘿，今天给你推荐一本挺不错的书，《数据挖掘：概念与技术》。如果你正好想了解数据挖掘和数据仓库的技术，这本书不容错过。它从基础讲起，内容覆盖了数据挖掘的原理、方法、以及各种应用场景。书中对于数据挖掘的定义，像是从大量复杂数据中提取潜在知识，易懂。你会看到怎样从数据中找出有用的信息、如何用算法来这些数据，甚至还能通过例子理解 OLAP、数据预、聚类等核心技术。如果你对数据仓库技术、OLAP 操作有兴趣，这本书也会帮你厘清这些概念，绝对能提高你在数据上的技能。对于那些想了解数据挖掘应用的朋友，书中讲的实例和理论会给你带来不小的。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。