數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘第一次作業(yè)-wenkub
2024-10-17 06 本頁(yè)面
【正文】 能一起購(gòu)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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)第三篇：數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)教學(xué)大綱數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（教學(xué)大綱）Data mining and data warehouse課程編碼：05405140 學(xué)分： 課程類別： 專業(yè)方向課 計(jì)劃學(xué)時(shí)： 48 其中講課：32 實(shí)驗(yàn)或?qū)嵺`： 上機(jī)：16 適用專業(yè)：信息管理與信息系統(tǒng)、電子商務(wù) 推薦教材：陳文偉，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘教程，清華大學(xué)出版社，2008 參考書目： , Michael Mining: A TutorialBased , Eibe Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques(第二版).機(jī)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(xué)出版社， ，謝邦昌 主編，機(jī)械工業(yè)出版社，課程的教學(xué)目的與任務(wù)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(yīng)用基礎(chǔ)，通過課堂講授、實(shí)例分析，提高學(xué)生數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的認(rèn)識(shí)，熟悉基本工具應(yīng)用，并掌握設(shè)計(jì)和開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘算法和系統(tǒng)的初步能力?！稊?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融信息化中的應(yīng)用》論文主要通過介紹數(shù)據(jù)額倉(cāng)庫(kù)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(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有廣義知識(shí)。作為一個(gè)系統(tǒng),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)至少包括3個(gè)基本的功能部分:數(shù)據(jù)獲取:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)如下:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的。主題是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn),每個(gè)主題對(duì)應(yīng)一個(gè)客觀分析的領(lǐng)域,他可為輔助決策集成多個(gè)部門不同系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)。第二篇：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得通過數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的這門課的學(xué)習(xí),掌握了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的一些基礎(chǔ)知識(shí)和基本概念,了解了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別。利用數(shù)據(jù)挖掘工具，電子商務(wù)網(wǎng)站可以做到以顧客需求為導(dǎo)向，達(dá)到一對(duì)一行銷的目的。例如：（1）對(duì)那些要通過網(wǎng)站發(fā)送廣告的企業(yè)，分析用戶訪問模式有助于針對(duì)性地在某些用戶經(jīng)常訪問的地方插播廣告條。其次，企業(yè)也可以了解客戶的價(jià)值，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的資料，發(fā)現(xiàn)什么樣的顧客群在網(wǎng)站上購(gòu)買什么商品，區(qū)分高價(jià)值顧客和一般價(jià)值顧客，對(duì)各類顧客采取相應(yīng)的營(yíng)銷策略。這學(xué)期選修了袁老師的《電子商務(wù)》，印象最深的就是老師提過這樣的想法：電商（主要是B2B）、百度等搜索引擎以及新浪微博等社交平臺(tái)都是可以做咨詢業(yè)的，即根據(jù)客戶的消費(fèi)（或搜索）記錄、評(píng)價(jià)等信息定期為企業(yè)生成反饋報(bào)告。要實(shí)現(xiàn)之一定是需要數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘等這類技術(shù)，通過收集、分析大量客戶數(shù)據(jù)，為企業(yè)的預(yù)測(cè)、決策提供情報(bào)。再次，根據(jù)顧客的歷史資料，不僅可以預(yù)測(cè)需求趨勢(shì)，還可以評(píng)估需求傾向的改變，為顧客提供更好的服務(wù)。這樣，根據(jù)這些信息，網(wǎng)站的建設(shè)者就可以對(duì)特定的顧客群提供個(gè)性化廣告服務(wù)。網(wǎng)站將改變?cè)械那宦傻男问?，而?qiáng)調(diào)信息個(gè)性化，亦即顧客所得到的信息將是網(wǎng)站針對(duì)其個(gè)人喜好、需求與特點(diǎn)的設(shè)定所給予的，也就是符合顧客的個(gè)人信息需求。下面談?wù)勎覍?duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得以及閱讀相關(guān)方面的論文的學(xué)習(xí)體會(huì)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含了大量的歷史數(shù)據(jù),經(jīng)集成后進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)極少更新的。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù),將所需數(shù)據(jù)從原來的數(shù)據(jù)中抽取出來,進(jìn)行加工與集成,統(tǒng)一與綜合之后才能進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。信息訪問。分類和預(yù)測(cè)。在金融信息化的應(yīng)用方面,金融機(jī)構(gòu)利用信息技術(shù)從過去積累的、海量的、以不同形式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)資料里提取隱藏著的許多重要信息,
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