數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘第一次作業(yè)(存儲(chǔ)版)
【正文】 ] 什么是聚類(lèi)分析 聚類(lèi)分析中的數(shù)據(jù)類(lèi)型 主要聚類(lèi)算法的分類(lèi)第十章 分類(lèi) 建議學(xué)時(shí)：2 [教學(xué)目的與要求] 了解什么是數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)，掌握KNN(KNearest Neighbor)分類(lèi)和Bayes分類(lèi) [教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] KNN(KNearest Neighbor)分類(lèi)和Bayes分類(lèi) [授 課 方 法] 以課堂講授為主，課堂討論和課下自學(xué)為輔 [授 課 內(nèi) 容] 第十一章 預(yù)測(cè) 建議學(xué)時(shí)：2 [教學(xué)目的與要求] 了解預(yù)測(cè)算法，掌握回歸預(yù)測(cè)、廣義線性GenLin模型預(yù)測(cè)、支持向量機(jī)預(yù)測(cè) [教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 回歸預(yù)測(cè)、廣義線性GenLin模型預(yù)測(cè)、支持向量機(jī)預(yù)測(cè) [授 課 方 法] 以課堂講授為主，課堂討論和課下自學(xué)為輔 [授 課 內(nèi) 容] 預(yù)測(cè)的基本知識(shí) 預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 分類(lèi)的基本知識(shí) 決策樹(shù)分類(lèi) 支持向量機(jī)分類(lèi)KNN(KNearest Neighbor)分類(lèi) Bayes分類(lèi) 預(yù)測(cè)的主要方法 回歸預(yù)測(cè)廣義線性GenLin模型預(yù)測(cè) 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)撰稿人：蔡永明 審核人：第四篇：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)業(yè)論文結(jié)合《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘》課程內(nèi)容，寫(xiě)一篇與該課程內(nèi)容相關(guān)的論文。課程的基本要求了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘的概念、特征、應(yīng)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(píng)價(jià)OLAP工具；掌握多維分析的基本分析動(dòng)作。分類(lèi)和預(yù)測(cè)。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(lái)自于分散的操作型數(shù)據(jù),將所需數(shù)據(jù)從原來(lái)的數(shù)據(jù)中抽取出來(lái),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)。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)。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)。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(lèi)技術(shù)，通過(guò)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)。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(mǎi)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(lèi)顧客采取相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。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(xiāo)的目的。主題是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)歸類(lèi)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(mén)不同系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)。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?！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(guò)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。[教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及數(shù)據(jù)挖掘的概念[授 課 方 法] 以課堂講授為主，課堂討論和課下自學(xué)為輔 [授 課 內(nèi) 容] 為什么要數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用示例 數(shù)據(jù)挖掘方法簡(jiǎn)介 數(shù)據(jù)挖掘與其他學(xué)科的關(guān)系 商務(wù)智能的三大塊 常用數(shù)據(jù)挖掘工具簡(jiǎn)介第二章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)建議學(xué)時(shí)：4 [教學(xué)目的與要求] 了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念，區(qū)分與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的不同；掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載[教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)模型 [授 課 方 法] 以課堂講授為主，課堂討論和課下自學(xué)為輔 [授 課 內(nèi) 容] 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的抽取、轉(zhuǎn)換和裝載第三章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型建議學(xué)時(shí)：4 [教學(xué)目的與要求] 了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型的概念，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)過(guò)程，掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)三種概念模型：星型模式、雪花模式、或事實(shí)星座模式，掌握數(shù)據(jù)粒度概念，元數(shù)據(jù)概念。：首行縮進(jìn)2個(gè)
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