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数据挖掘与数据仓库--教学大纲

第一篇：数据挖掘与数据仓库--教学大纲数据挖掘与数据仓库（教学大纲）Datamininganddatawarehouse课程编码：05405140学分：2.5课程类别：专业方向课计划学时：48其中讲课：32实验或实践：上机：16适用专业：信息管理与信息系统、电子商务推荐教材：陈文伟，数据仓库与数据挖掘教程，清华大学出版社，2008参考书目：1.RichardJ.Roiger,MichaelW.Geatz.DataMining:ATutorial-BasedPrimer.2003.2.IanH.Witten,EibeFrank.DataMining:PracticalMachineLearningToolsandTechniques(第二版).机械工业出版社（影印版），2005.3.JiaweiHan,MichelineKamber.DataMining:ConceptsandTechniques.2001.5.4.数据仓库与数据挖掘技术（第2版），陈京民编著，电子工业出版社，2007.115.数据仓库和数据挖掘，苏新宁等编著，清华大学出版社，2006.46.数据挖掘Clementine应用实务，谢邦昌主编，机械工业出版社，2008.4课程的教学目的与任务本课程将系统介绍数据挖掘的基本概念、基本原理和应用基础，通过课堂讲授、实例分析，提高学生数据挖掘技术的认识，熟悉基本工具应用，并掌握设计和开发数据挖掘算法和系统的初步能力。课程的基本要求1、了解数据仓库及数据挖掘的概念、特征、应用范围，以及主要数据挖掘工具2、了解OLTP和OLAP的区别；熟悉OLAP的体系结构，以及如何评价OLAP工具；掌握多维分析的基本分析动作。3、了解数据质量，掌握数据预处理方法，4、掌握数据挖掘的定性归纳技术、关联挖掘、聚类分析、分类方法、预测方法、文本挖掘、WEB挖掘5、熟练掌握数据挖掘软件Clementine在各类挖掘任务中的应用。各章节授课内容、教学方法及学时分配建议（含课内实验）第一章.数据仓库与数据挖掘概述建议学时：2[教学目的与要求]了解数据仓库及数据挖掘的概念、特征、应用范围，以及主要数据挖掘工具。[教学重点与难点]数据仓库及数据挖掘的概念[授课方法]以课堂讲授为主，课堂讨论和课下自学为辅[授课内容]1.1为什么要数据挖掘1.2数据挖掘的应用示例1.3数据挖掘方法简介1.4数据挖掘与其他学科的关系1.5商务智能的三大块1.6常用数据挖掘工具简介第二章数据仓库技术建议学时：4[教学目的与要求]了解数据仓库的概念，区分与传统数据库技术的不同；掌握数据仓库存储的抽取、转换和装载[教学重点与难点]数据仓库存储的抽取、转换和装载；数据仓库存储的数据模型[授课方法]以课堂讲授为主，课堂讨论和课下自学为辅[授课内容]2.1数据仓库的概念2.2数据仓库存储的数据模型2.3数据仓库的体系结构2.4数据仓库应用的抽取、转换和装载第三章数据仓库开发模型建议学时：4[教学目的与要求]了解数据仓库开发模型的概念，了解数据仓库开发过程，掌握数据仓库三种概念模型：星型模式、雪花模式、或事实星座模式，掌握数据粒度概念，元数据概念。[教学重点与难点]数据仓库三种概念模型，数据粒度概念，元数据概念[授课方法]以课堂讲授为主，课堂讨论和课下自学为辅[授课内容]3.1数据仓库开发模型的概念3.2数据仓库的概念模型3.3数据仓库的逻辑模型3.4数据仓库的物理模型3.5数据仓库的生成3.6数据仓库的使用和维护3.7数据仓库的粒度、聚集和分割3.8元数据第四章联机分析处理(OLAP)技术建议学时：4[教学目的与要求]了解OLTP和OLAP的区别；熟悉OLAP的体系结构，以及如何评价OLAP工具；掌握多维分析的基本分析动作。[教学重点与难点]OLAP的体系结构；多维分析的基本分析动作[授课方法]以课堂讲授为主，课堂讨论和课下自学为辅[授课内容]4.1从OLTP到OLAP4.2OLAP的基本概念4.3多维分析的基本分析动作4.4OLAP的数据组织4.5OLAP的体系结构4.6OLAP工具及评价4.7Codd关于OLAP产品的十二条评价准则第五章数据挖掘的原理与技术建议学时：4[教学目的与要求]了解为什么要数据挖掘、数据挖掘与其他学科的关系，熟悉常用数据挖掘方法和工具，掌握数据挖掘的原理与技术。[教学重点与难点]数据挖掘的原理与技术，数据挖掘与其他学科的关系[授课方法]以课堂讲授为主，课堂讨论和课下自学为辅[授课内容]5.1知识发现的过程5.2数据挖掘的方法和技术5.3数据挖掘的知识表示第六章数据的获取和管理建议学时：4[教学目的与要求]了解数据的数据获取和管理，掌握数据质量的多维度量，掌握数据预处理方法[教学重点与难点]数据质量，数据预处理方法[授课方法]