數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘第一次作業(yè)-閱讀頁
2024-10-17 06:50本頁面
【正文】 的數(shù)據(jù)組織 OLAP 的體系結(jié)構(gòu) OLAP 工具及評價 Codd 關(guān)于 OLAP 產(chǎn)品的十二條評價準則第五章 數(shù)據(jù)挖掘的原理與技術(shù) 建議學時：4 [教學目的與要求] 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)。[教學重點與難點] ID3算法、[授 課 方 法] 以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔 [授 課 內(nèi) 容] 基本概念 數(shù)據(jù)泛化 屬性相關(guān)分析 挖掘概念對比描述 挖掘大數(shù)據(jù)庫的描述型統(tǒng)計信息第八章 關(guān)聯(lián)挖掘建議學時：2 [教學目的與要求] 了解關(guān)聯(lián)挖掘和的方法，掌握Apriori算法 [教學重點與難點] Apriori算法[授 課 方 法] 以課堂講授為主，課堂討論和課下自學為輔 [授 課 內(nèi) 容] 基本概念 單維布爾邏輯關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 多層關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則聚類系統(tǒng)(ARCS) 關(guān)聯(lián)規(guī)則其它內(nèi)容第九章聚類分析建議學時：2 [教學目的與要求] 了解什么是聚類分析、聚類和分類的區(qū)別，掌握聚類分析的算法。參考題目：9.……10.……要求如下：：姓名、學號、專業(yè)和成績，見模板。：首行縮進2個漢字，宋體小四號，頁面設(shè)置為：左2 上2 。，并在每頁下面的中間加上頁碼。ETL工具：Ascential DataStage，IBM warehouse MANAGER、Informatica公司的PowerCenter、Cognos 公司的DecisionStream市場上的主流數(shù)據(jù)倉庫存儲層軟件有：SQL SERVER、SYBASE、ORACLE、DBTERADATA 但是使用過的只有SQL SERVER和數(shù)據(jù)挖掘工具Analysis Services，而且不大熟悉。元數(shù)據(jù)能支持系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的管理和維護,如關(guān)于數(shù)據(jù)項存儲方法的元數(shù)據(jù)能支持系統(tǒng)以最有效的方式訪問數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘?qū)垲惖臄?shù)據(jù)要求是什么？（1）可伸縮性（2）處理不同類型屬性的能力（3）發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類（4）使輸入?yún)?shù)的領(lǐng)域知識最小化（5）處理噪聲數(shù)據(jù)的能力（6）對于輸入順序不敏感（7）高維性（8）基于約束的聚類（9）可解釋性和可利用性簡述Apriori算法的思想，談談該算法的應用領(lǐng)域并舉例。在商務、金融、保險等領(lǐng)域皆有應用。每位同學翻譯的段號以大家學號的最后兩位為準，如10號同學只需翻譯正文的第10段，以此類推。在亞馬遜商務網(wǎng)站中，該推薦系統(tǒng)已進入先前購買和書籍進行視察。一些企業(yè)獲得更多的信息，從數(shù)據(jù)倉庫中，如作為choicepoint公司，這使得他們的專家來建立高度個性化的分類規(guī)則。隨著網(wǎng)絡技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成熟，全球傳統(tǒng)商務正經(jīng)歷一次重大變革，向電子商務全速挺進。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為電子商務的重要應用技術(shù)之一，將為正確的商業(yè)決策提供強有力的支持和可靠的保證，是電子商務不可缺少的重要工具。由于數(shù)據(jù)挖掘能帶來顯著的效益，它在電子商務中（特別是業(yè)、零售業(yè)和電信業(yè)）應用也越來越廣泛。從而可減少放貸的麻木性，提高資金的使用效率。更值得一提的是通過對數(shù)據(jù)的分析還可發(fā)現(xiàn)洗黑錢以及其它的犯罪活動。電信業(yè)已經(jīng)迅速地從單純的提供市話和長話服務演變?yōu)榫C合電信服務，如語音、傳真、尋呼、移動電話、圖像、電子郵件、機和WEB數(shù)據(jù)傳輸以及其它的數(shù)據(jù)通信服務。而且隨著許多國家對電信業(yè)的開放和新型計算與通信技術(shù)的發(fā)展，電信市場正在迅速擴張并越發(fā)競爭激烈。分析人員可以對呼叫源、呼叫目標、呼叫量和每天使用模式等信息進行分析，還可以通過挖掘進行盜用模式分析和異常模式識別，從而可盡早發(fā)現(xiàn)盜用，為公司
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