山东大学大数据挖掘与数据仓库复习指南

潘鹏老师提供的山东大学数据仓库数据挖掘复习题资料涵盖数据分析、数据挖掘和数据仓库等多个方面的知识点。复习内容包括数据分析的六大步骤：明确目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写。此外，还涵盖了大数据的4V理论、集中趋势和离散度量方法、数据对象的相似性方法、数据属性的相关性方法、数据预处理的主要任务等。详细解释了脏数据的类型和主要原因、缺失值的处理方法、噪音数据的检测和处理方法，以及数据集成的定义和主要问题。

数据仓库和数据挖掘这两个领域，嗯，挺关键的，尤其是在大数据时。其实，数据仓库主要是为了存储和管理数据，而数据挖掘更多的是在从这些数据中提取有价值的信息。比如，数据仓库的任务是收集来自各个系统的数据，进行清洗、整理，再存入一个统一的数据库里。而数据挖掘则是在这些海量数据中挖掘出趋势、模式或是潜在的商机，挺有意思的，应用场景也蛮广的。从推荐系统到市场，都能见到它们的身影。这个复习提纲比较全面，涵盖了理论和实际应用，挺适合想快速掌握这两者的同学。你如果准备考试或是要做项目，参考一下这个提纲，会你整理思路。

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

这是完整的山东大学数据库实验上机代码，涵盖了SQL语句的各个方面。

山东大学数值计算实验报告，涵盖了从第1到第15份报告。内容包括计算向量b的1范数、2范数、无穷范数，以及计算A矩阵的1范数、2范数、无穷范数、条件数和F-范数。报告中详细记录了使用教材定义的编程方法，直接利用软件环境提供的函数进行计算。

2020年，我在山东大学数据库课程中完成了九个详细的实验报告，所有答案均在学校的Oracle验证系统中逐一验证通过。

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

随着2024年开始，山东大学计算机学院的数据可视化展示回顾了最新进展。

这个项目利用JavaEE技术实现了一套教学管理系统，帮助学生掌握JavaEE技术栈下的完整Web应用开发。项目结构清晰，逻辑简洁，界面设计注重用户体验，UI设计优美。核心功能包括学生信息管理、课程管理和成绩管理等多个模块。通过这一设计，学生不仅可以深入理解JavaEE的MVC架构，还能掌握数据库设计与SQL查询语言的应用，以及前后端交互的基本原理。开发者还提供联系邮箱，为学习者提供技术支持与指导。