大数据挖掘与数据仓库复习提纲

山东大学软件工程大数据方向必修课数据挖掘的复习资料，包括数据仓库的相关内容。

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。

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。

数据仓库与数据挖掘是计算机科学领域中的重要学科，它们在现代商业智能和决策支持系统中发挥着关键作用。本资料集包含了山东大学软件学院在2018年至2019年间的数据仓库与数据挖掘课程的相关题目和复习资料，帮助学生深入理解和掌握课程的核心概念与技术。 我们首先要理解数据仓库的概念。数据仓库是一个专门设计用于数据分析的集成系统，它从多个源系统中收集数据，并将其转换为一致的格式存储，以便进行报告和分析。数据仓库的设计通常遵循星型或雪花型模式，以优化查询性能。 在学习过程中，你需要掌握如何规划、设计和实现一个数据仓库，包括ETL（提取、转换、加载）过程、OLAP（在线分析处理）操作以及数据清理和集成的方法。 数据挖掘是数据仓库的应用层，它利用统计学、机器学习等技术从大量数据中发现有价值的模式、规律和知识。主要的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常检测。复习时，要重点理解各种算法的原理和应用场景，如决策树、随机森林、支持向量机、K-means、Apriori等，并能通过实际案例来应用这些方法。 在山东大学的课程中，PPT内的算法实例是理解这些概念的关键。例如，决策树算法用于分类问题，通过不断划分数据集来构建树状结构，每个内部节点代表一个特征，每个叶子节点代表一个类别。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并取其平均结果来提高预测准确度。K-means是一种无监督学习的聚类方法，通过迭代调整簇中心和数据点的分配来最小化簇内平方误差和。 除了算法，概念题也是考试的重点。你需要背诵和理解数据仓库的层次模型、多维模型、OLAP操作（如钻取、切片、切块和旋转）、数据挖掘的预处理步骤（如缺失值处理和异常检测）以及数据挖掘中的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）。 复习资料通常会包含历年试题，通过做这些题目，你可以了解考试的题型和难度，进一步巩固理论知识和实践技能。同时，解决实际问题的能力也很重要，这需要你能够将所学知识应用于具体的数据分析项目。 深入学习数据仓库与数据挖掘，不仅要求扎实的理论基础，还需要通过实践来提升解决问题的能力。山东大学的这套复习资料为你提供了全面的学习资源，通过仔细研究和反复练习，相信你在这一领域的知识和技能将得到显著提升。

这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档，希望对您有所帮助。

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。

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。

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。

一篇关于数据仓库与数据挖掘的论文，分享给大家。