數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告,演示范文共五篇(編輯修改稿)
2024-11-15 22:14 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 據(jù),所涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是隨時(shí)間而變化的,傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)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(wù)處理的需求,它在商業(yè)領(lǐng)域取得了巨大的成功。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。信息訪問(wèn)。數(shù)據(jù)挖掘的定義:數(shù)據(jù)挖掘從技術(shù)上來(lái)說(shuō)是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、隨機(jī)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(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)開(kāi)采技術(shù)的目標(biāo)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(guān)系,從而服務(wù)于決策。數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有廣義知識(shí)。分類和預(yù)測(cè)。關(guān)聯(lián)分析。聚類?！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。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(guò)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,并對(duì)它們進(jìn)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(shì)預(yù)測(cè),找出對(duì)決策有價(jià)值的信息,以防范銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)銀行科技管理及銀行科學(xué)決策。現(xiàn)在銀行信息化正在以業(yè)務(wù)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(chǔ)上向以客為中心的方向轉(zhuǎn)變。銀行信息化要適應(yīng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境客戶需求的變化,創(chuàng)造性地用信息技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)過(guò)程進(jìn)行集成和優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)信息共享、資源整合綜合利用,把銀行的各項(xiàng)作用統(tǒng)一起來(lái),優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)統(tǒng)一調(diào)配各種資源,為銀行的客戶開(kāi)發(fā)、服務(wù)、綜理財(cái)、管理、風(fēng)險(xiǎn)防范創(chuàng)立堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),從而適應(yīng)日益發(fā)展的數(shù)據(jù)技術(shù)需要,全面提高銀行競(jìng)爭(zhēng)力,為金融創(chuàng)新和提高市場(chǎng)反映能力服務(wù)。沃爾瑪利用信息技術(shù)建設(shè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),在1997年圣誕節(jié)進(jìn)行市場(chǎng)技術(shù)建立的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),即分析顧客最可能一起購(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(shū)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(guò)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(kāi)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(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。了解數(shù)據(jù)質(zhì)量，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，掌握數(shù)據(jù)挖掘的定性歸納技術(shù)、關(guān)聯(lián)挖掘、聚類分析、分類方法、預(yù)測(cè)方法、文本挖掘、WEB挖掘熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘軟件Clementine在各類挖掘任務(wù)中的應(yīng)用。各章節(jié)授課內(nèi)容、教學(xué)方法及學(xué)時(shí)分配建議（含課內(nèi)實(shí)驗(yàn)） 建議學(xué)時(shí)：2 [教學(xué)目的與要求] 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。[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。[教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)三種概念模型，數(shù)據(jù)粒度概念，元數(shù)據(jù)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] 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)模型的概念 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的邏輯模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的物理模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生成 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用和維護(hù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的粒度、聚集和分割 元數(shù)據(jù)第四章 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)技術(shù) 建議學(xué)時(shí)：4 [教學(xué)目的與要求] 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。[教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] OLAP 的體系結(jié)構(gòu)；多維分析的基本分析動(dòng)作 [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] 從OLTP 到 OLAP OLAP 的基本概念 多維分析的基本分析動(dòng)作 OLAP 的數(shù)據(jù)組織 OLAP 的體系結(jié)構(gòu) OLAP 工具及評(píng)價(jià) Codd 關(guān)于 OLAP 產(chǎn)品的十二條評(píng)價(jià)準(zhǔn)則第五章 數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術(shù) 建議學(xué)時(shí)：4 [教學(xué)目的與要求] 了解為什么要數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘與其他學(xué)科的關(guān)系，熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘方法和工具，掌握數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術(shù)。[教
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