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。

数据挖掘是数据仓库的应用层，它利用统计学、机器学习等技术从大量数据中发现有价值的模式、规律和知识。主要的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘和异常检测。复习时，要重点理解各种算法的原理和应用场景，如决策树、随机森林、支持向量机、K-means、Apriori等，并能通过实际案例来应用这些方法。

在山东大学的课程中，PPT内的算法实例是理解这些概念的关键。例如，决策树算法用于分类问题，通过不断划分数据集来构建树状结构，每个内部节点代表一个特征，每个叶子节点代表一个类别。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并取其平均结果来提高预测准确度。K-means是一种无监督学习的聚类方法，通过迭代调整簇中心和数据点的分配来最小化簇内平方误差和。

除了算法，概念题也是考试的重点。你需要背诵和理解数据仓库的层次模型、多维模型、OLAP操作（如钻取、切片、切块和旋转）、数据挖掘的预处理步骤（如缺失值处理和异常检测）以及数据挖掘中的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等）。

复习资料通常会包含历年试题，通过做这些题目，你可以了解考试的题型和难度，进一步巩固理论知识和实践技能。同时，解决实际问题的能力也很重要，这需要你能够将所学知识应用于具体的数据分析项目。

深入学习数据仓库与数据挖掘，不仅要求扎实的理论基础，还需要通过实践来提升解决问题的能力。山东大学的这套复习资料为你提供了全面的学习资源，通过仔细研究和反复练习，相信你在这一领域的知识和技能将得到显著提升。