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
大数据挖掘与数据仓库复习提纲
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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。
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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
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数据仓库与数据挖掘教程
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
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数据仓库与数据挖掘2018-2019年复习资料汇总
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。
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