數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘第一次作業(yè)-文庫吧資料
2024-10-17 06:50本頁面
【正文】 ：2 [教學(xué)目的與要求] 了解預(yù)測算法，掌握回歸預(yù)測、廣義線性GenLin模型預(yù)測、支持向量機(jī)預(yù)測 [教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 回歸預(yù)測、廣義線性GenLin模型預(yù)測、支持向量機(jī)預(yù)測 [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)測的基本知識 預(yù)測的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 分類的基本知識 決策樹分類 支持向量機(jī)分類KNN(KNearest Neighbor)分類 Bayes分類 預(yù)測的主要方法 回歸預(yù)測廣義線性GenLin模型預(yù)測 支持向量機(jī)預(yù)測撰稿人：蔡永明 審核人：第四篇：數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)業(yè)論文結(jié)合《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》課程內(nèi)容，寫一篇與該課程內(nèi)容相關(guān)的論文。[教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘與其他學(xué)科的關(guān)系 [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] 知識發(fā)現(xiàn)的過程 數(shù)據(jù)挖掘的方法和技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘的知識表示第六章 數(shù)據(jù)的獲取和管理 建議學(xué)時：4 [教學(xué)目的與要求] 了解數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)獲取和管理，掌握數(shù)據(jù)質(zhì)量的多維度量，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 [教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)預(yù)處理方法[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)倉庫的數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)管理 系統(tǒng)管理 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 數(shù)據(jù)質(zhì)量的多維度量 數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要方法第七章 定性歸納建議學(xué)時：2 [教學(xué)目的與要求] 了解數(shù)據(jù)挖掘的定性歸納技術(shù)，掌握ID3算法、。[教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)] 數(shù)據(jù)倉庫三種概念模型，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)倉庫開發(fā)模型的概念 數(shù)據(jù)倉庫的概念模型 數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型 數(shù)據(jù)倉庫的物理模型 數(shù)據(jù)倉庫的生成 數(shù)據(jù)倉庫的使用和維護(hù) 數(shù)據(jù)倉庫的粒度、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：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)，以及如何評價(jià)OLAP工具；掌握多維分析的基本分析動作。各章節(jié)授課內(nèi)容、教學(xué)方法及學(xué)時分配建議（含課內(nèi)實(shí)驗(yàn)） 建議學(xué)時：2 [教學(xué)目的與要求] 了解數(shù)據(jù)倉庫及數(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。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(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)，以及如何評價(jià)OLAP工具；掌握多維分析的基本分析動作。銀行信息化要適應(yīng)競爭環(huán)境客戶需求的變化,創(chuàng)造性地用信息技術(shù)對傳統(tǒng)過程進(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,優(yōu)勢互補(bǔ)統(tǒng)一調(diào)配各種資源,為銀行的客戶開發(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,全面提高銀行競爭力,為金融創(chuàng)新和提高市場反映能力服務(wù)。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(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)展趨勢預(yù)測,找出對決策有價(jià)值的信息,以防范銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)銀行科技管理及銀行科學(xué)決策。聚類。分類和預(yù)測。數(shù)據(jù)開采技術(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。信息訪問。數(shù)據(jù)倉庫是隨時間而變化的,傳統(tǒng)的關(guān)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(wù)處理的需求,它在商業(yè)領(lǐng)域取得了巨大的成功。數(shù)據(jù)倉庫是集成的,數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)有來自于分散的操作型數(shù)據(jù),
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