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。