山东大学大数据挖掘与数据仓库复习指南

潘鹏老师提供的山东大学数据仓库数据挖掘复习题资料涵盖数据分析、数据挖掘和数据仓库等多个方面的知识点。复习内容包括数据分析的六大步骤：明确目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和报告撰写。此外，还涵盖了大数据的4V理论、集中趋势和离散度量方法、数据对象的相似性方法、数据属性的相关性方法、数据预处理的主要任务等。详细解释了脏数据的类型和主要原因、缺失值的处理方法、噪音数据的检测和处理方法，以及数据集成的定义和主要问题。

这是完整的山东大学数据库实验上机代码，涵盖了SQL语句的各个方面。

山东大学数值计算实验报告，涵盖了从第1到第15份报告。内容包括计算向量b的1范数、2范数、无穷范数，以及计算A矩阵的1范数、2范数、无穷范数、条件数和F-范数。报告中详细记录了使用教材定义的编程方法，直接利用软件环境提供的函数进行计算。

课程安排 成绩评估- 考试（70%）- 实验（15%）- 作业和考勤（15%） 考试- 卷面满分 100 分- 内容涵盖：概念、方法、计算、思维能力

2020年，我在山东大学数据库课程中完成了九个详细的实验报告，所有答案均在学校的Oracle验证系统中逐一验证通过。

选题为“火车票售票系统”，使用python、html5和javascript进行开发。2. 系统目前未包含改签功能，并在查询结果中显示中转站信息。3. 数据库采用mysql，需用户自行安装并更新密码，同时执行提供的sql脚本。

课程：多核平台上的并行计算考试时间：2023年5月30日授课教师：刘卫国

数据仓库与数据挖掘期末复习资料涵盖数据仓库基本原理和OLAP基本原理，包括数据仓库的模型设计与OLAP建模，以及数据仓库的规划与开发。此外，还介绍了SQL Server 2005在数据仓库实现中的应用，以及数据挖掘的概念、基础、技术、模型和应用。

在信息技术迅速发展的今天，数据库技术作为信息系统的核心，已成为计算机科学教育的重要组成部分。本项目教授学生数据库设计与管理的基本原理，并通过实际操作提升其编程技能。关键功能包括学生个人信息、成绩、出勤等数据的存储、管理和查询。系统设计涉及多表设计，如学生表、成绩表和出勤表，通过合理的表结构设计及其关系，确保系统高效运行。项目源代码部分包含数据库管理系统及编程语言实现，如MySQL、Python等。通过分析代码，学生能在实际项目中应用数据库理论，学习数据库模型设计及编程与数据库交互技术。此项目不仅提升学生数据库设计能力，还促进问题解决与团队协作能力，是山东大学学生极好的实践机会。