《数据仓库与数据挖掘》教学大纲2

《《数据仓库与数据挖掘》教学大纲2》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、《数据仓库与数据挖掘》课程教学大纲课程编号：课程名称：数据仓库与数据挖掘总学时：40学时实验学时：8学时一、说明部分1、课程的性质数据仓库与数据挖掘技术出现在20世纪80年代，90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新的千年继续繁荣。数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域，从多个学科汲取营养。这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高性能计算和数据可视化。。2、课程教学目的及意义：《数据仓库与数据挖掘》是信息管理与信息系统专业本科生的一门必修课程。本课程的目的主要是要求

2、学生能对数据仓库与数据挖掘的基本方法和基本概念有整体的了解，掌握建立数据仓库的原理和方法，从理论上掌握数据仓库、0LAP联机的基本概念、原理、主要算法及应用系统解决方案，对数据挖掘的关联规则，分类方法，聚类方法有深入的了解，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。教学内容及教学要求1）了解数据仓库的概念与体系结构。2）掌握数据仓库的数据存储与处理。3）学握数据仓库系统的设计与开发方法。4）掌握数据挖掘的关联挖掘、定性归纳技术、聚类分析、分类方法。5）掌握贝叶斯网络、粗糙集方法。教学方法和手段：采用“教学训一体”方式教

3、学。总学时数：课程教学总学时数为80学时，其屮课内学时40,实验40。6、教材及参考书•教材：《数据仓库与数据挖掘（第2版）》，主编：陈志泊，出版社：清华大学岀版社,2009年5月・1.数据仓库与数据挖掘技术（第2版），陈京民编著，电子工业出版社，2007.11•2.数据仓库和数据挖掘，苏新宁等编著，清华大学出版社，2006.4・3.数据挖掘Clementine应用实务，谢邦昌主编，机械工业岀版社，200&4二、正文部分第一章数据仓库的概念与体系结构4学时1.1数据仓库的概念、特点与组成1.2数据挖掘的概念与方法1.3数据仓

4、库的技术、方法与产品1.4数据仓库系统的体系结构1.5数据仓库的产生、发展与未來教学要求:了解：数据仓库的概念了解：数据挖掘的概念与方法掌握：数据仓库系统的体系结构。第二章数据仓库的数据存储与处理4学时2.1数据仓库的三层数据结构2.2数据仓库的数据特征2.3数据仓库的数据ETL过程2.4多维数据模型和星模式教学要求：掌握：数据仓库的三层数据结构学握：数据仓库的数据ETL过程。了解：多维数据模型和星模式。第三章数据仓库系统的设计与开发4学吋3.1数据仓库系统的设计与开发概述3.2基于SQLServer的数据仓库数据库设计过程

5、详解3.3使用SQLServer2005建立多维数据模型教学要求了解：数据仓库系统的设计与开发。掌握：基于SQLServer的数据仓库数据库设计过程。第四章关联规则4学时4.1概述4.2引例4.3经典算法4.4相关研究与应用教学要求了解：关联规则挖掘。掌握：Apriori算法第五章数据分类4学时5.1引例5.2分类问题概述5.3决策树5.4支持向量机5.5近邻分类方法教学要求了解：数据挖掘的分类。学握：决策数分类的基木思想。第六章数据聚类4学时6.1引例6.2聚类分析概述6.3聚类分析屮相似度的计算方法6.4k-means聚

6、类算法6.5层次聚类方法教学要求了解：聚类分析掌握：聚类分析中相似度的计算方法掌握：k-means聚类算法笫七章贝叶斯网络4学时7.1引例7.2贝叶斯概率基础7.3贝叶斯网络概述7.4贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法7.5工具包应用教学要求：了解：贝叶斯概率、贝叶斯网络学握：贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法第八章粗糙集4学时&1引例8.2分类与知识8.3粗糙集8.4辨识知识的简化8.5决策规则简化教学要求了解：分类与知识概念、粗糙集掌握：辨识知识的简化《数据仓库与数据挖掘》实验内容与基木要求:序号实验项目名称内容提要实验学时

7、每组人数实验类型实验者类别开出要求1数据仓库的建立⑴学习SQLServer系统的基本操作及其工作流程，如服务启动，数据库注册等；使用DTS工具进行元数据管理(2)使用MDS工具进行数据仓库元数据及其框架的管理(3)使用ODBC数据源管理工具建立系统数据源连接，并应用AnalysisServer工具建立数据仓库和数据源(模拟案例)(4)察看、编辑数据仓库的基本模型(即事实表与维度表之间的关系)31验证本科必做2多维数据组织与分析⑴运用AnalysisServer工具进行维度，度量值以及多维数据集的创建(模拟案例)⑵使用维度浏览

8、器进行多维数据的查询、编辑操作⑶对多31验证本科必做维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作⑷使用CrystalReport工具实现分析结果的展现3基于数据仓库的数据挖掘(1)基于模拟案例，使用AnalysisServices工具浏览数据挖掘维度和多维数据集(2)基于模拟案例，运用决策树方法