数据仓库与数据挖掘复习资料优化版

数据仓库与数据挖掘是计算机科学领域中的重要学科，它们在现代商业智能和决策支持系统中发挥着关键作用。本资料集包含了山东大学软件学院在2018年至2019年间的数据仓库与数据挖掘课程的相关题目和复习资料，帮助学生深入理解和掌握课程的核心概念与技术。 我们首先要理解数据仓库的概念。数据仓库是一个专门设计用于数据分析的集成系统，它从多个源系统中收集数据，并将其转换为一致的格式存储，以便进行报告和分析。数据仓库的设计通常遵循星型或雪花型模式，以优化查询性能。 在学习过程中，你需要掌握如何规划、设计和实现一个数据仓库，包括ETL（提取、转换、加载）过程、OLAP（在线分析处理）操作以及数据清理和集成的方法

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

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

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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。

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