数据挖掘复习纲要例题

本提纲涵盖数据挖掘课程重点，包含2013年考试题型预测、课程文件及教学资源。

这份资料浓缩了广东工业大学数据挖掘课程的精华内容，为了帮助广工学子们更好地理解和掌握数据挖掘知识而准备。

数据挖掘课程考试复习要点 —— 刘莹

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

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。

数据挖掘方向的复习题资源挺实用，尤其适合临近期末想冲分的你。题目分类清晰，涵盖关联规则、分类、聚类这些常考点，不会让你抓瞎。复习效率高，拿来就能刷题，省得自己东找西找。 大学生期末的数据挖掘复习题，题型还蛮全的。选择、简答、算法设计那种都有，像是Apriori 算法和决策树那块出的挺多，熟一下这些套路，考试时就不会太慌。 配套资料也有不少，比如 职位晋升影响因素的数据挖掘算法，用的是决策树思路，和复习题风格挺搭的。如果你准备期末项目或者小论文，也可以顺手拿来做参考。 还有个细节挺不错：题目逻辑比较贴近实际场景，像是用户行为预测、学生成绩这类案例题，复习起来不会太抽象，也方便你以后写点业务相关代