數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘第一次作業(yè)-文庫吧
2024-10-17 06:50 本頁面
【正文】 數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫是不可更新的,數(shù)據(jù)倉庫主要是為決策分析提供數(shù)據(jù),所涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢。數(shù)據(jù)倉庫是隨時間而變化的,傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)比較適合處理格式化的數(shù)據(jù),能夠較好的滿足商業(yè)商務處理的需求,它在商業(yè)領域取得了巨大的成功。作為一個系統(tǒng),數(shù)據(jù)倉庫至少包括3個基本的功能部分:數(shù)據(jù)獲取:數(shù)據(jù)存儲和管理。信息訪問。數(shù)據(jù)挖掘的定義:數(shù)據(jù)挖掘從技術上來說是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)開采技術的目標是從大量數(shù)據(jù)中,發(fā)現(xiàn)隱藏于其后的規(guī)律或數(shù)據(jù)間的的關系,從而服務于決策。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務有廣義知識。分類和預測。關聯(lián)分析。聚類。《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術在金融信息化中的應用》論文主要通過介紹數(shù)據(jù)額倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的起源、定義以及特征的等方面的介紹引出其在金融信息化中的應用。在金融信息化的應用方面,金融機構(gòu)利用信息技術從過去積累的、海量的、以不同形式存儲的數(shù)據(jù)資料里提取隱藏著的許多重要信息,并對它們進行高層次的分析,發(fā)現(xiàn)和挖掘出這些數(shù)據(jù)間的整體特征描述及發(fā)展趨勢預測,找出對決策有價值的信息,以防范銀行的經(jīng)營風險、實現(xiàn)銀行科技管理及銀行科學決策?，F(xiàn)在銀行信息化正在以業(yè)務為中心向客戶為中心轉(zhuǎn)變6銀行信息化不僅是數(shù)據(jù)的集中整合,而且要在數(shù)據(jù)集中和整合的基礎上向以客為中心的方向轉(zhuǎn)變。銀行信息化要適應競爭環(huán)境客戶需求的變化,創(chuàng)造性地用信息技術對傳統(tǒng)過程進行集成和優(yōu)化,實現(xiàn)信息共享、資源整合綜合利用,把銀行的各項作用統(tǒng)一起來,優(yōu)勢互補統(tǒng)一調(diào)配各種資源,為銀行的客戶開發(fā)、服務、綜理財、管理、風險防范創(chuàng)立堅實的基礎,從而適應日益發(fā)展的數(shù)據(jù)技術需要,全面提高銀行競爭力,為金融創(chuàng)新和提高市場反映能力服務。沃爾瑪利用信息技術建設的數(shù)據(jù)倉庫,在1997年圣誕節(jié)進行市場技術建立的數(shù)據(jù)倉庫,即分析顧客最可能一起購買那些商品,結(jié)果產(chǎn)生了經(jīng)典的“啤酒與尿布”的故事,這便是借助于數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)第三篇：數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫教學大綱數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫（教學大綱）Data mining and data warehouse課程編碼：05405140 學分： 課程類別： 專業(yè)方向課 計劃學時： 48 其中講課：32 實驗或?qū)嵺`： 上機：16 適用專業(yè)：信息管理與信息系統(tǒng)、電子商務 推薦教材：陳文偉，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘教程，清華大學出版社，2008 參考書目： , Michael Mining: A TutorialBased , Eibe Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques(第二版).機械工業(yè)出版社（影印版）， Han, Micheline Mining: Concepts and （第2版），陳京民 編著，電子工業(yè)出版社， ，蘇新寧 等編著，清華大學出版社， ，謝邦昌 主編，機械工業(yè)出版社，課程的教學目的與任務本課程將系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基本原理和應用基礎，通過課堂講授、實例分析，提高學生數(shù)據(jù)挖掘技術的認識，熟悉基本工具應用，并掌握設計和開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘算法和系統(tǒng)的初步能力。課程的基本要求了解數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)挖掘的概念、特征、應用范圍，以及主要數(shù)據(jù)挖掘工具了解OLTP 和 OLAP的區(qū)別；熟悉OLAP 的體系結(jié)構(gòu)，以及如何評價OLAP工具；掌握多維分析的基本分析動作。了解數(shù)據(jù)質(zhì)量，掌握數(shù)據(jù)預處理方法，掌握數(shù)據(jù)挖掘的定性歸納技術、關聯(lián)挖掘、聚類分析、分類方法、預測方法、文本挖掘、WEB挖掘熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine在各類
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1