华电数据仓库与数据挖掘研究生课程资料

第一章数据挖掘基本知识.pdf 第二章数据预处理.pdf 第三章定性归纳.pdf 第四章分类与预测.pdf 第五章关联挖掘.pdf 第六章聚类分析.pdf 第七章复杂数据的挖掘.pdf 附：数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc

这本数据挖掘教材专为研究生课程设计，能够帮助学生深入理解数据挖掘的核心概念、算法和应用。 它也为数据挖掘项目实践提供了宝贵参考，涵盖了项目实施过程中的常见问题和解决方案。

在数据挖掘研究生课程中，学生将学习如何从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘是一个跨学科的技术，融合了统计学、机器学习、数据库系统和计算机科学等多个领域的理论与方法。课程使学生掌握数据挖掘的基本概念、技术及其实际应用，解决实际问题。数据预处理尤为重要，包括数据清洗、转换、集成和规约等步骤，以确保后续分析的有效性和准确性。分类方法如决策树、随机森林、支持向量机等用于预测模型构建；聚类方法如K-means、DBSCAN用于发现数据集中的自然群体；关联规则学习如Apriori和FP-Growth则用于发现项之间的频繁模式。此外，还涉及到序列模式挖掘、时间序列分析、网络分析等技术。学生将使用工具

首先，快速了解常用技术（分类、聚类等）。其次，选择一个课题。在研究过程中，深入了解所选技术的算法和应用。此外，关注数据挖掘的交叉学科性质，结合统计学、机器学习等知识。最后，注意及时与导师沟通，及时调整研究方向。

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建

研究生奖助学金评定体系的构建是优化研究生培养机制的关键环节。本研究利用数据挖掘技术，对研究生奖助学金评选信息进行分析，构建了评价体系数据集。采用基于信息增益的 C4.5 决策树分类算法，揭示了评选过程中一些有趣的模式，为建立高效的研究生资助机制、推动培养机制改革提供科学的决策支持。

DBA软件工程研究生的课程涵盖了数据库设计与开发的内容。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

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。