数据挖掘复习纲要例题

本提纲涵盖数据挖掘课程重点，包含2013年考试题型预测、课程文件及教学资源。

数据挖掘课程考试复习要点 —— 刘莹

这份资料浓缩了广东工业大学数据挖掘课程的精华内容，为了帮助广工学子们更好地理解和掌握数据挖掘知识而准备。

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。

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

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。

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

这是一个ORACLE测试的小例题，帮助读者掌握一些基础知识。