数据仓库与数据挖掘技术 第一章 概述new

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1、数据仓库与数据挖掘技术第1章数据挖掘和数据仓库概述1.1数据挖掘引论1.1.1数据挖掘的由来1.1.2数据挖掘的定义图1-1数据挖掘的过程1.确定业务对象2.数据准备3.数据挖掘4.结果分析与知识同化1.1.3数据挖掘的功能1.概念描述2.关联分析3.分类与预测4.聚类分析5.偏差分析1.1.4数据挖掘的常用方法1.聚类分析2.决策树数据仓库与数据挖掘技术3.人工神经网络4.粗糙集5.关联规则挖掘6.统计分析1.2数据仓库引论1.2.1数据仓库的产生与发展1.2.2数据仓库的定义1.2.3数据仓库与数据挖掘的联系与区别1.

2、数据仓库与数据挖掘的联系2.数据仓库与数据挖掘的区别1.3数据挖掘的应用1.3.1数据挖掘的应用领域1.金融业2.保险业3.科学研究4.市场营销5.客户关系管理6.其他领域1.3.2数据挖掘案例1.竞技运动中的数据挖掘2.超市中的数据挖掘3.站点访问量分析中的数据挖掘4.通过数据挖掘进行个性化服务数据仓库与数据挖掘技术5.“体育精品”体育用品公司1.4常用数据挖掘工具1.4.1数据挖掘工具的种类1.按使用方式分类2.按数据挖掘技术分类3.按应用范围分类1.4.2评价数据挖掘工具优劣的指标1.4.3常用数据挖掘工具1.SPS

3、S图1-2SPSS界面2.SAS数据仓库与数据挖掘技术图1-3SAS界面3.SQLSever2005图1-4MicrosoftSQLServer2005数据挖掘平台界面4.Weka数据仓库与数据挖掘技术图1-5Weka界面5.MATLAB图1-6MATLAB的界面习题11.数据挖掘技术涉及哪些技术领域?2.数据挖掘的源数据是否必须是数据仓库的数据?可以有哪些来源?数据仓库与数据挖掘技术3.数据挖掘的具体功能有哪些?4.数据挖掘技术主要包含哪几种?5.数据挖掘的过程包括哪些步骤,每一步具体包括哪些内容?6.数据挖掘可以应用在

4、哪些领域?7.数据库与数据仓库的本质区别是什么?8.举例说明数据挖掘与数据仓库的关系。9.举例说明数据挖掘从数据仓库中挖掘的信息有哪些?10.搜索数据挖掘的应用实例。11.数据挖掘工具的主要指标有哪些?12.常用数据挖掘工具有哪些?各有什么特点?

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