2022年数据仓库与数据挖掘教学大纲 .pdf
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1、数据仓库与数据挖掘课程教学大纲课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程编码: 0403230 学分: 3总 学 时: 48=36( 授课 )+12( 上机 )适用专业: 计算机科学与技术本科及研究生先修课程: 离散数学、数据库系统原理、算法分析与设计一、课程的性质、目的与任务:本课程属于计算机科学与技术学科的专业必修课。课程要达到的目的是:使学生初步具有利用数据仓库技术对业务活动中产生的海量数据的采集、清理、存储、分析、使用与维护;利用数据挖掘技术在数据仓库中发现隐藏在海量数据中人们未知的、有价值的信息的能力。二、教学基本要求:本课程理论知识与实践能力并重,具有良好的应用背景。学生通过本课程的理论学
2、习与实践,教学的基本要求分三个层次:了解:数据仓库与数据挖掘的产生、发展,数据挖掘的应用,操作型处理(事务型处理 )和分析型处理,数据仓库的应用,熟悉应用领域与管理,数据挖掘动机、数据挖掘功能,数据挖掘系统的分类和数据挖掘实施控制,多层关联规则、多维关联规则的基本思想,利用神经网络算法进行数据挖掘的应用。理解: OLAP 概念,以多维数据库为基础的OLAP 服务,数据仓库的设计步骤,数据仓库的数据组织目的,学习组织方法和方式,认识决策数分类的基本思想,神经网络原理等掌握:数据库中的知识发现过程,数据仓库的基本原理,展现方式、OLAP 的体系结构和分类,螺旋式开发过程, 熟悉应用领域与管理,掌握
3、数据仓库开发设计过程,数据仓库的开发方法等。三、教学内容 :(一)数据仓库与数据挖掘概述1、数据仓库的兴起(1 学时)2、数据挖掘的兴起(1 学时)3、数据仓库和数据挖掘的结合(1 学时)(二)数据仓库原理1、数据仓库结构体系(1 学时)2、数据仓库的数据模型(2 学时)3、数据抽取、转换和装载(2 学时)4、元数据( 1 学时)(三)联机分析处理1、OLAP 概念( 1 学时)2、OLAP 的数据模型(1 学时)3、多维数据的显示(1 学时)4、OLAP 的多维数据分析(2 学时)5、OLAP 结构与分析工具(1 学时)(四)数据仓库设计与开发1、数据仓库分析与设计(4 学时)2、数据仓库开
4、发(4 学时)3、数据仓库技术与开发的困难(4 学时)名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 4 页 - - - - - - - - - (五)数据仓库管理和应用1、数据仓库管理(1 学时)2、数据仓库的决策支持与决策支持系统(1 学时)3、数据仓库应用实例(1 学时)(六)数据挖掘原理1、知识发现过程(1 学时)2、数据挖掘方法和技术(1 学时)3、数据挖掘的知识表示(1 学时)(七)决策树1、决策树方法(1 学时)2、决策树概念(1 学时)3、ID3 方法基本
5、思想,ID3 算法( 2 学时)4、7.2.5C4.5 方法( 2 学时)(八)关联规则1、关联规则的挖掘原理(1 学时)2、Apriori 算法的基本思想,Apriori 算法程序( 1 学时)3、基于 FP一树的关联规则挖掘算法(1 学时)(九)神经网络1、神经网络概念及几何意义(1 学时)2、感知机( 1 学时)3、反向传播模型(1 学时)(十)数据仓库与数据挖掘的发展(3 学时)四、实验 / 上机目的、内容与要求1、数据仓库的构建(4 学时)目的:1理解数据库与数据仓库之间的区别与联系;2掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法;3掌握数据仓库建立的基本方法及其相关
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