数据仓库与数据挖掘山大数据挖掘与数据仓库复习提纲
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。
数据挖掘
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2025-07-02
数据挖掘知识点复习提纲
数据挖掘的复习提纲资源,内容真挺全,属于那种看一遍就能捋顺知识结构的。概念部分讲得清楚,像数据挖掘和知识发现的区别这类容易混淆的点,解释得挺接地气,不会一堆术语砸脸。后面的算法部分,比如ID3、Apriori,还有聚类的几个模型,也都讲得蛮细,像老司机带你过一遍重点。
自动找规律的数据挖掘,其实就是机器帮你琢磨数据里的门道。搞清楚它和知识发现的区别重要,别以为是一个东西。前者偏自动化,后者更像让人读得懂的知识输出。
假设检验部分别跳过,零假设、备择假设这对老搭档总是考。像t 检验、Mann-Whitney U 检验,对比组间差异常用,做业务也离不开它。
ID3 决策树算是入门算法里比较好理解的
数据挖掘
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2025-06-23
山东大学大数据挖掘与数据仓库复习指南
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。
数据挖掘
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2024-07-16
数据仓库与数据挖掘复习资料整理
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
数据挖掘
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2025-07-01
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期末复习资料涵盖数据仓库基本原理和OLAP基本原理,包括数据仓库的模型设计与OLAP建模,以及数据仓库的规划与开发。此外,还介绍了SQL Server 2005在数据仓库实现中的应用,以及数据挖掘的概念、基础、技术、模型和应用。
数据挖掘
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2024-07-17
吉大数据仓库与数据挖掘李雄飞老师课件
李雄飞老师的《数据仓库与数据挖掘》课件,讲得还挺接地气的,内容不光有原理,还有不少实战思路。像星型模型、OLAP 切片、K-means 聚类这些常用概念,讲得比较系统,适合刚入门的同学慢慢啃。课件里的数据仓库结构设计部分,我觉得挺有参考价值。是讲怎么构建维度表和事实表那块,图解清晰,思路也清楚。就算你之前只写过前端页面,看完也能知道数据团队在干嘛。数据挖掘算法这块也讲了不少,像决策树、支持向量机,每种算法后面都有案例,比如电商推荐、金融欺诈检测这类,讲得还挺接地气。你要是想了解算法怎么用在业务上,这部分内容还蛮适合翻一翻。我比较喜欢他对数据清洗的——少有老师能把缺失值、异常值讲得这么直白,甚至
数据挖掘
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2025-06-15
数据仓库与数据挖掘
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。
数据挖掘
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2024-05-13
数据仓库与数据挖掘概览
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。
数据挖掘
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2024-05-23
数据仓库与数据挖掘技术
这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档,希望对您有所帮助。
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2024-05-15