数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

IBM SPSS Modeler是IBM公司旗下的一款企业级的数据挖掘工作台，广泛应用于数据挖掘和预测分析领域。该平台通过深入理解数据来帮助组织改善客户关系和公民关系，例如通过从SPSS Modeler获得的洞察力来保留有利可图的客户、识别交叉销售的机会、吸引新客户、检测欺诈、降低风险以及改善政府服务交付。SPSS Modeler的可视化界面鼓励用户应用其特定的商业专业知识，从而产生更强大的预测模型并缩短问题解决时间。SPSS Modeler提供了多种建模技术，包括预测、分类、细分以及关联检测算法。在使用IBM SPSS Modeler 14.2算法文档之前，需要阅读通用信息并获取相应的技术支持，这些信息和产品支持在文档第332页的“注意事项”部分有详细说明。该文档适用于IBM SPSS Modeler 14版本，以及所有后续的发布版本和修改，除非在新版本中有其他指示。文档中包含了一些Adobe和Microsoft的产品截图，这些截图已经获得相应的许可。版权信息显示，文档的材料属于IBM公司所有，版权归属1994年至2011年的IBM公司所有。美国政府用户在使用此文档时，需受IBM与政府签署的GSA ADP合同条款的限制。SPSS Modeler的预测建模技术可以帮助企业建立基于历史数据的未来行为模式预测模型。这些模型可以广泛应用于销售预测、需求预测、市场趋势分析等多个方面。例如，通过识别消费者的购买历史和行为模式，企业可以预测哪些客户群可能对新产品感兴趣，从而进行更有针对性的营销活动。分类算法则是将数据集中的数据分为不同的类别，这一过程在诸如欺诈检测、信用评分、疾病诊断等场景中非常重要。SPSS Modeler通过构建分类模型，帮助分析师将交易划分为“欺诈”或“正常”类别，或者将病人划分为“高风险”或“低风险”类别。细分算法则是一种将大量数据分割成小的、可管理的部分的方法，每个部分都具有相同或相似的特征。这一技术常用于市场细分、客户细分等场景，可以帮助企业更好地理解不同细分市场的需求，从而实现更加个性化的营销策略。SPSS Modeler通过细分算法，允许用户根据不同的标准将客户分为不同的群体，并对每个群体制定有针对性的营销策略。关联检测算法主要应用于发现数据集中不同变量之间的关系。在零售分析中，这个算法常用来发现商品之间的购买关联性。

Python数据挖掘是一个涵盖广泛领域的学科，它涉及到数据分析、统计学、机器学习等多个方面。要成为一名精通Python数据挖掘的专业人士，你需要掌握一系列的关键技能和知识。以下是对这些关键知识点的详细阐述： 1. Pandas库的操作：Pandas是Python中最常用的数据分析库，其强大的数据处理能力使得数据预处理变得简单。学习Pandas，你需要了解如何进行分组计算（如groupby）、索引（包括单一索引和多重索引）以及如何操作多表和创建数据透视表。掌握这些能帮助你有效地清洗、转换和组织数据。 2. Numpy数值计算：Numpy提供了高效的数组操作，它是许多科学计算的基础。要熟悉Numpy，你需要理解Numpy数组的概念，学会如何进行数组索引和计算，以及掌握Broadcasting，这是在处理不同形状数组时的一种重要机制。 3. 数据可视化：数据可视化是理解数据和呈现结果的关键。你需要学习如何使用matplotlib进行基本的图形绘制，并理解它与matlib的区别。此外，seaborn是一个高级的可视化库，它的界面更友好，可以生成更美观的图表。Pandas也内置了一些绘图功能，能方便地结合数据分析和可视化。 4. 数据挖掘入门：数据挖掘涉及到机器学习的基本概念，如代价函数、训练集、测试集和验证集的划分，以及过拟合的识别和防止。理解这些概念有助于你建立有效的模型。 5. 数据挖掘算法：掌握一些基础但重要的算法是数据挖掘的核心。最小二乘法用于线性回归，梯度下降是优化算法的基石，向量化用于提高算法效率，极大似然估计是估计参数的重要方法。Logistic Regression用于分类，Decision Tree和Random Forest是常见的决策树模型，XGBoost是一种高效的提升方法，常用于竞赛和实际项目。 6. 数据挖掘实战：通过scikit-learn库，你可以实现上述算法，并进行模型训练和评估。学习如何调参、交叉验证和模型选择是提升模型性能的关键步骤。除此之外，你还需要学习一些额外的知识，比如数据预处理（缺失值处理、异常值检测、特征编码等）、特征工程、模型评估指标、模型选择策略以及模型的解释性等。同时，对统计学基础、概率论的理解也很重要，因为它们是数据挖掘理论的基础。

WEKA小结： 数据预处理 Explorer – Preprocess: 进行数据清洗与转换。 属性选择 Explorer – Select attributes: 利用属性选择方法优化模型。 数据可视化 Explorer – Visualize: 制作二维散布图，观察数据分布。 分类预测 Explorer – Classify: 应用分类算法进行预测。 Experimenter: 比较多个算法的性能，选择最佳方案。 KnowledgeFlow: 支持批量和增量学习模式，方便处理大规模数据。 关联分析 Explorer – Associate: 寻找数据之间的关系。 聚类分析 Explorer – Cluster: 将数据分为不同的组，便于分析。

10.8.2 数量关联规则的分类 根据数值属性的处理方式进行分类 (1) 数值属性的静态离散化 (2) 数值属性的动态离散化 (3) 基于特定的技术进行数值属性的离散化

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，这会影响数据分析结果。为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过标准化后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： 1. Min-Max标准化，也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0, 1]之间。转换公式为： ( x_{norm} = \frac{x - min}{max - min} ) 其中，( x )是原始数据，( min )和( max )分别是数据集中的最小值和最大值。此方法简单易用，但当新数据加入时需重新计算( min )和( max )。在Python中，可以使用Numpy库或scikit-learn的MinMaxScaler类实现。 2. Z-score标准化，又称均值归一化，将数据标准化到均值为0，标准差为1的标准正态分布。转换公式为： ( x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma} ) 其中，( \mu )是数据集的平均值，( \sigma )是标准差。这种方法在统计分析中常用，可减少异常值影响。在Python中同样可以使用Numpy或scikit-learn的StandardScaler类。 3. 对数归一化，适用于处理大范围值的数据。对数归一化可以缩小数值差距，特别是对于偏斜分布的数据，转换公式为： ( x_{norm} = \log(x + 1) ) 对数归一化有助于数据的比较，尤其在处理极端值时效果显著。

凝聚聚类基本算法 计算相似度矩阵：将每个数据点视为一个簇。 重复：合并两个最接近的簇。 更新相似度矩阵。 直到仅剩一个簇为止。 关键操作是计算两个簇的相关性，不同的算法有不同的距离定义。

2009年必会的十大SQL Server开发技巧 1. SQL Server中日期/时间值到字符类型的数据转换 隐式转换：自动进行的数据类型转换，方便但可能导致数据丢失。 显式转换：使用CAST()和CONVERT()函数进行更精确的类型转换。 CAST()与CONVERT()的区别：CAST()更简洁，CONVERT()提供更多格式选项。 2. SQL Server 2005的DATETIME和SMALLDATETIME基础 DATETIME：范围从1753年到9999年，存储日期和时间。 SMALLDATETIME：只存储分钟级别的精度，范围从1900年到2079年。 TIMESTAMP：记录修改行的时间戳，存储机制不同。 3. 用存储过程查询SQL Server表和其他对象大小 问题：sp_spaceused提供的信息有限。 解决方案：自定义存储过程sp_SOS获取更详细的信息，包括索引大小。 4. 正确使用SQL Server的datetime类型...

数据挖掘、数据分析、统计、数据库和SQL是信息技术领域中至关重要的组成部分，构成了现代大数据处理的核心技术。它们在数据驱动世界中扮演关键角色，帮助从海量数据中提取有价值的信息。 数据挖掘是应用算法和模式识别技术来发现数据集中的隐藏模式和知识的过程，主要分为分类、聚类和关联规则学习。 统计学是数据分析的基础，提供推断性统计和描述性统计的方法。推断性统计用于基于样本数据进行总体参数估计，而描述性统计则关注数据集的主要特征。 数据分析涉及数据清洗、转换、模型构建和解释，使用探索性数据分析（EDA）和预测性分析方法，工具如Python的Pandas和R语言在此过程中特别有用。 数据库是存储和管理数据的系统，支持高效的数据查询和更新，常见类型包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。 SQL（结构化查询语言）是操作关系型数据库的标准语言，用于数据查询、插入、更新和删除。 在数据科学项目中，这些领域常常相互交织：通过SQL提取数据，进行数据预处理，接着应用统计和数据挖掘技术进行模型构建与评估。掌握这些技能对于数据科学家和分析师至关重要，尤其在大数据时代，使用新技术（如Hadoop、Spark和TensorFlow）将更大规模的数据处理变为可能。

【BI基础知识】 BI，即Business Intelligence，是一种技术驱动的商业智能，其核心目标是帮助企业决策者通过数据洞察做出更明智的业务决策。BI涵盖了数据仓库、在线分析处理（OLAP）和数据挖掘等多个领域。 数据仓库是BI运行的基础，是一个专门设计用于决策支持的数据集合，具有以下特性： 面向主题：围绕特定业务主题进行组织。 集成：整合来自不同来源的异构数据。 相对稳定：主要用于查询，更新较少，关注历史变化。 反映历史变化：支持趋势分析和预测。 数据仓库的组成部分包括数据抽取工具、数据仓库数据库、元数据、数据集市、数据仓库管理、信息发布系统和访问工具。元数据分为操作型元数据、抽取和转换元数据及最终用户元数据，帮助用户理解并访问数据。 ETL过程是构建数据仓库的关键步骤，包括数据抽取、转换和装载，数据清洗确保数据质量。 数据仓库的访问方式多样，从简单报表到复杂的多维分析和数据挖掘，满足不同用户需求。 建立数据仓库的步骤包括需求分析、数据建模、数据源定义、技术平台选择、数据抽取、访问工具选择及持续更新。 建立数据仓库的方法有自上而下和自下而上两种主要策略，各有优缺点。 数据挖掘是BI的重要方面，利用统计学和人工智能从大量数据中发现隐藏模式，支持预测性和描述性分析。 BI通过数据仓库和数据挖掘技术，将企业数据转化为有价值的洞察，推动战略决策的制定。掌握这些基础知识对于理解和实践BI项目至关重要。