数据仓库与数据挖掘课程设计教学大纲

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1、数据仓库与数据挖掘课程设计教学大纲课程编号：00190490课程类型：必修课学分/学时或周：1分/1周适用专业：信息管理专业先修课程：大型数据库应用、任何一门语言设计一、内容简介本课程设计是信息管理的专业课，它的目的是在前期数据仓库与数据挖掘理论学习的基础上，将所学应用到实践中，检验理论学习的质量，提高知识运用能力。在本次课程设计中，重点是数据仓库设计、数据挖掘方法实现，难点是数据挖掘方法的实现。二、教学安排内容（1）完成数据仓库的设计，构建数据环境。（2）完成数据挖掘的设计，调试和运行程序。（3）利用数据仓库和数据挖掘进行数据分析，并对结果进行提炼。三、教学内容及学时分配内容一

2、：数据仓库设计教学内容和要求：（1）数据仓库应按照概念模型、逻辑模型、物理模型的过程来依次进行设计。（2）数据仓库的概念模型应采用信息包图法来进行设计，并将信息包图的五个组成部分—名称、维度、类别、层次和度量全面地描述出来。（3）数据仓库的逻辑模型应采用星型图法来进行设计，并将星型图的五类逻辑实体—度量逻辑实体、维度逻辑实体、层次逻辑实体、详细信息逻辑实体和类别逻辑实体完整地描述出来。（4）数据仓库的物理模型应采用物理数据模型法来进行设计，并将物理数据模型的五类表—事实表、维表、层次表、详细信息表和类别表详细地描述出来。内容二：数据挖掘设计教学内容和要求：（1）数据挖掘应按照数据

3、选择、数据预处理、数据变换、数据挖掘、模式评估的过程来依次进行设计。（2）在数据选择阶段中，应根据数据挖掘的目标，选择所涉及的数据。（3）在数据预处理阶段中，应根据数据的具体情形，将缺失值填补，噪声数据平滑，异常值消除，数据不一致性解决。（4）在数据变换阶段中，应根据数据挖掘的模式，对数据进行变换，转换成数据挖掘引擎可以处理的数据。（5）在数据挖掘阶段中，选择适宜的模型和算法进行编程，采用不同的参数对数据进行挖掘，并且对照和比较所挖掘出的模式。（6）在模式评估阶段中，应根据用户的信息和知识需求，以最有效的、直观的形式，如表、图将数据挖掘出的模式加以显示，并且用特定的领域知识进行解

4、释，以使得用户能够易于接受。序号教学具体内容学时或天数分配讲课实验上机讨论参观其它1数据仓库设计43212数据挖掘设计54101四、对学生能力培养的体现对学生能力的培养体现在通过本课程设计，使得学生能够具备全局数据环境构建能力，也使得学生能够运用以前的程序设计能力实现数据挖掘的算法，还使得学生能够运用智能工具进行综合分析的能力。五、考核方式依据学生提交课程设计作业（课程设计作业包括程序和书面报告两部分）进行成绩评定，考核结果按五段制给定。六、推荐的教材及教学参考书实验教材：《基于数据仓库的数据挖掘技术》，机械工业出版社，2005年。大纲制定者：瞿斌大纲校对者：陈永权大纲审核者：田

5、惠英教研室主任：刘吉成制定日期：2005.8