南京大学数据仓库与知识发现（数据挖掘）课程简介

南京大学的《算法设计与分析》课程是一门核心计算机科学课程，帮助学生掌握各种经典算法的设计思想和分析技巧。期末复习是对整个学期所学知识的巩固和提升。以下是复习所需的资源描述及建议： 1. 课程教材和讲义：推荐使用《算法导论》（Introduction to Algorithms）等教材，涵盖排序、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等内容。 2. 课件和视频：复习课件和录播视频，理解算法设计和实现方法。 3. 习题集和答案：解析课后习题和历年期末试卷，熟悉考试题型和解题思路。 4. 在线资源：补充在线资源，提升复习效果。

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。

本书详尽探讨了数据挖掘与知识发现领域的基础理论及研究方法。阐述了KDD和数据挖掘的概念，分析了数据挖掘的目标和知识发现的过程，深入探讨了相关领域和实际应用。

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

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。

【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

掌握数据挖掘的基础概念、常用算法以及知识发现的方法和案例。

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。