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。 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。

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。

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。