数据仓库与数据挖掘实验指南

本实验涵盖 Pandas 库的应用，提供练习文件供学习和巩固 Pandas 操作。

数据仓库与数据挖掘课程实验知识点解析 一、数据仓库基础知识 1.1 数据仓库的概念 数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，主要用于支持业务决策过程。它通过收集、整理和组织来自不同源系统（如事务处理系统）的数据，为用户提供一致的、集成的数据视图。 1.2 数据仓库的特点- 面向主题：数据仓库围绕特定业务主题组织数据，而不是像传统数据库那样按照应用程序需求组织。- 集成性：数据仓库中的数据来源于多个异构数据源，需要进行清洗和转换，以确保数据的一致性和完整性。- 非易失性：一旦数据进入数据仓库，一般不再修改或删除，仅进行定期更新。- 随时间变化：数据仓库记录历史数据的变化，支持趋势分析。 1.3 数据仓库架构- 星型模式：中心事实表与多个维度表相连，形成星状结构。- 雪花模式：维度表进一步分解为多个子维度表，形成类似雪花的结构。 二、数据挖掘基础概念 2.1 数据挖掘定义 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取出潜在有用的信息和知识的过程。 2.2 数据挖掘任务 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。 2.3 数据挖掘算法 常用的数据挖掘算法包括决策树、K-means聚类算法、Apriori算法、神经网络等。 三、实验指导知识点 3.1 实验环境配置- Microsoft SQL Server 2000：关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据仓库中的数据。- Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services：提供OLAP服务和数据挖掘功能。- DBMiner 2.0：数据挖掘工具，支持多种数据挖掘算法。- Java运行时环境 (JRE 5.0)：用于支持Java应用程序的运行。- WEKA 3.55：开源数据挖掘软件，提供丰富的机器学习和数据预处理功能。 3.2 实验项目- 实验1：安装数据仓库系统平台：安装并配置Microsoft SQL Server 2000及其补丁，并安装数据分析环境所需软件。

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

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信息技术普及后，企业运用管理信息系统处理事务与业务，积累了大量信息。为辅助管理决策，企业需要特殊工具从数据中提取知识，促进了数据环境需求和数据挖掘工具的发展。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

在数据挖掘与数据仓库实验中，我们探索了Apriori算法的应用。该算法通过分析TID商品ID的列表来进行关联分析，例如T1中的I1, I2, I5，T2中的I2, I4，以及其他交易数据。为了达到预期结果，我们设定了最小支持度计数为2，相当于最小支持度为22%。

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数据挖掘作为数据仓库发展的结果，依赖数据仓库提供应用基础。但建立数据仓库并非数据挖掘的必经之路，从数据仓库直接进行数据挖掘也可带来诸多优势。