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

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。

数据挖掘的复习资料，内容还挺扎实的，尤其是对 OLTP 和 OLAP 这两类数据库系统的对比讲得蛮细。像数据的三个 V（Volume、Variety、Velocity）这些大数据的基础点也都有覆盖，适合你在项目里搞或者做系统设计时参考一下。 大数据的三个 V讲得接地气：Volume是说数据量贼大，像用户行为日志、传感器数据那种一秒一堆；Variety是各种花式格式都有，JSON、XML、图像视频啥的全都有；Velocity嘛，说白了就是数据来得快，也得跟得上，比如你搞实时推荐系统，这个点就关键。 OLTP 和 OLAP 的对比也挺实用。OLTP适合那种电商下单、酒店预订这种高频操作，重点是事务

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。

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

嘿，想在数据库考试复习中提升效率吗？其实有些资源蛮好用的，比如这个优化数据库考试复习资料，内容还挺全面，涵盖了多基础和进阶的知识点，链接在这儿：[优化数据库考试复习资料](http://www.cpud.net/down/25668.html)。 除了这个，701 考试真题集也是不错的，基本上可以给你一个真题感受，你更好地应对考试，看看这个：[701 考试真题集](http://www.cpud.net/down/1751.html)。 如果你还在为Access 等级考试发愁，可以去看看这些真题：[Access 等级考试真题（PDF）](http://www.cpud.net/down/384

数据仓库与数据挖掘的论文和文献，内容还蛮全的，适合搞大数据的同学收藏一波。讲了不少实战用得上的东西，比如怎么用SQL和NoSQL海量数据，怎么选特征，怎么挖掘模式这些，讲得挺接地气。里面还带了案例，比如零售、电商、医疗这些场景，看完脑子里会更有画面感。要说亮点，我觉得是数据流程讲得比较细，从预到聚类、分类再到关联规则，整个流程串得挺顺。是像Apriori、K-means这些，直接点出使用方法和优缺点，省得你到处找资料。如果你是刚上手数据挖掘，或者做项目时有点懵，这批资料还蛮靠谱的，能帮你把底子打扎实。对了，隐私和合规也提了一下，比如GDPR和数据脱敏，不然用户数据可是要踩坑的。如果你平时搞 E