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数据挖掘与数据仓库（共享）

共享课程

授课老师：汪卫星

课程简介：

随着大数据时代的到来，未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。数据，在近几年迅速转变为企业不可或缺的重要生产资料，数据分析和数据挖掘能力正驱动着一个个企业的未来发展。本课程本系统介绍了数据仓库和数据挖掘技术的基本概念、基本方法、相关技术及最新发展。通过本课程的学习，使学生对数据仓库和数据挖掘的整体结构、概念和技术有深入的认识和了解，并且熟悉相关算法的基本原理，提高学生分析数据的思维能力和计算能力等。

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    • 教师团队
    • 课程说明
    • 学习内容
    • 形成性考核
    • 实操实训
    • 拓展资源
    • 折叠/展开down
      • 单元一： 数据仓库的概念与体系结构up
          • 教学内容
            • 1.1数据仓库概念与特点（ppt） 文件
            • 1.2数据仓库的体系结构（ppt) 文件
            • 1.3数据仓库的产品及发展（ppt） 文件
            • 1.1数据仓库的概念与特点 网页
            • 1.2数据仓库的体系结构 网页
            • 1.3数据仓库的产品及发展 网页
          • 教学视频
            • 1.1数据仓库的概念与特点 云视频资源
            • 1.2数据仓库的体系结构 云视频资源
            • 1.3数据仓库的产品及发展 云视频资源
            • 1.4数据仓库的体系结构（1） 云视频资源
            • 1.5数据仓库的体系结构（2） 云视频资源
          • 学习材料
            • 1.1数据仓库的定义 网页
            • 1.2数据仓库的特点 网页
            • 1.3数据仓库与数据库的区别与联系 网页
            • 1.4数据仓库的体系结构 网页
            • 1.5数据的仓库的产生和发展 网页
            • 1.6国内外数据仓库的发展现状和趋势 网页
            • 1.7数据仓库的应用案例 网页
          • 习题
            • 单元一习题 网页
        • 单元二：数据仓库的数据存储与处理up
            • 教学内容
              • 2.1数据仓库的设计原则与模式 (ppt) 文件
              • 2.2数据仓库的设计过程(ppt) 文件
              • 2.3数据仓库的建模（一）(ppt) 文件
              • 2.4数据仓库的建模（二）(ppt) 文件
              • 2.1数据仓库的设计原则与模式 网页
              • 2.2数据仓库的设计过程 网页
              • 2.3数据仓库的建模（一） 网页
              • 2.4数据仓库的建模（二） 网页
            • 教学视频
              • 2.1数据仓库的设计原则与模式 云视频资源
              • 2.2数据仓库的设计过程 云视频资源
              • 2.3 数据仓库的建模 云视频资源
              • 2.3 数据仓库的建模（二） 云视频资源
              • 2.4数据仓库的建模（三） 云视频资源
            • 学习材料
              • 2.1三层数据结构 网页
              • 2.2数据特征 网页
              • 2.3数据ETL过程 网页
              • 2.4多维数据模型 网页
            • 习题
              • 单元二习题 网页
          • 单元三：OLAP与数据处理up
              • 教学内容
                • 3.1 OLAP技术 (ppt) 文件
                • 3.2 数据处理技术(ppt) 文件
                • 3.3 数据分析的内涵(ppt) 文件
                • 3.1 OLAP技术概述 网页
                • 3.2 数据处理技术 网页
                • 3.3数据分析的内涵 网页
              • 教学视频
                • 3.1 OLAP技术概述 云视频资源
                • 3.2 数据处理技术 云视频资源
                • 3.3 数据分析的内涵 云视频资源
              • 学习材料
                • 3.1数据仓库系统的设计与开发 网页
                • 3.2设计流程步骤 网页
                • 3.3操作步骤 网页
              • 习题
                • 单元三习题 网页
                • 第三章 OLAP与数据处理 讨论区
                  受限的 直到 2023年12月19日 23:00 前可访问
            • 单元四：数据挖掘技术up
                • 教学内容
                  • 4.1数据挖掘概述(ppt) 文件
                  • 4.2数据挖掘方法与技术(ppt) 文件
                  • 4.1 数据挖掘概述 网页
                  • 4.2 数据挖掘方法与技术 网页
                • 教学视频
                  • 4.1 数据挖掘概述 云视频资源
                  • 4.2数据挖掘方法与技术 云视频资源
                • 学习材料
                  • 4.1数据挖掘的概念 网页
                  • 4.2数据挖掘的常用算法 网页
                  • 4.3数据挖掘技术流程 网页
                  • 4.4数据挖掘常用方法 网页
                  • 4.5关联规则挖掘 网页
                  • 4.6Apriori算法 & FP-growth算法 网页
                  • 4.7相关研究与应用 网页
                • 习题
                  • 单元四习题 网页
              • 单元五：聚类数据up
                  • 教学内容
                    • 5.1聚类算法(ppt) 文件
                    • 5.2 k-均值算法(ppt) 文件
                    • 5.1 聚类概述及相似度测量 网页
                    • 5.2 k-均值算法 网页
                  • 教学视频
                    • 5.1聚类概述及相似度测量 云视频资源
                    • 5.2 k-均值算法 云视频资源
                  • 学习材料
                    • 5.1数据分类 网页
                    • 5.2鸢尾花的分类 网页
                    • 5.3数据分类 网页
                    • 5.4鸢尾花的分类 网页
                    • 5.5数据分类的过程与评价 网页
                    • 5.6决策树 网页
                    • 5.7支持向量机 网页
                    • 5.8近邻分类方法 网页
                  • 习题
                    • 单元五习题 网页
                    • 第五章 聚类数据 讨论区
                      受限的 直到 2023年12月19日 23:00 前可访问
                • 单元六：关联分析up
                    • 教学内容
                      • 6.1-关联分析的概念(ppt) 文件
                      • 6.2-Apriori算法(ppt) 文件
                      • 6.3-提高Apriori算法的有效性(ppt) 文件
                      • 6.1关联分析的概念 网页
                      • 6.2Aprior算法 网页
                      • 6.3提高Apriori算法的有效性 网页
                    • 教学视频
                      • 6.1-关联分析的概念 云视频资源
                      • 6.2-Apriori算法 云视频资源
                      • 6.3-提高Apriori算法的有效性 云视频资源
                      • 6.2-Apriori算法第二部分 云视频资源
                    • 学习材料
                      • 6.1聚类分析 网页
                      • 6.2相似度的计算方法 网页
                      • 6.3K-means聚类算法 网页
                      • 6.4层次聚类方法 网页
                    • 习题
                      • 单元六习题 网页
                      • 第六章 关联分析 讨论区
                        受限的 直到 2023年12月19日 23:00 前可访问
                  • 单元七：数据分类up
                      • 教学内容
                        • 7.1-分类过程(ppt) 文件
                        • 7.2-k-最邻近分类算法(ppt) 文件
                        • 7.3-决策树(ppt) 文件
                        • 7.4-贝叶斯分类算法(ppt) 文件
                        • 7.1分类过程 网页
                        • 7.2k-最邻近分类算法 网页
                        • 7.3决策树 网页
                        • 7.4贝叶斯分类算法 网页
                      • 教学视频
                        • 7.1-分类过程 云视频资源
                        • 7.2-k-最邻近分类算法 云视频资源
                        • 7.3-决策树 云视频资源
                        • 7.3-决策树(1) 云视频资源
                        • 7.3-决策树(2) 云视频资源
                        • 7.4-贝叶斯分类算法 云视频资源
                      • 学习材料
                        • 7.1贝叶斯概率 网页
                        • 7.2贝叶斯网络 网页
                        • 7.3贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法 网页
                      • 习题
                        • 单元七习题 网页
                        • 第七章 数据分类 讨论区
                          受限的 直到 2022年12月19日 23:00 前可访问
                    • 单元八：统计分析up
                        • 教学内容
                          • 8.1-线性回归分析(ppt) 文件
                          • 8.2-逻辑回归分析(ppt) 文件
                          • 8.1线性和非线性回归分析 网页
                          • 8.2逻辑回归分析 网页
                        • 教学视频
                          • 8.1-线性回归分析 云视频资源
                          • 8.2-逻辑回归分析 云视频资源
                        • 学习材料
                          • 8.1神经网络 网页
                          • 8.2神经元模型 网页
                          • 8.3BP算法 网页
                          • 8.4遗传算法的机理 网页
                          • 8.5遗传算法设计 网页
                        • 习题
                          • 单元八习题 网页
                      • 单元九：文本、Web及空间数据挖掘up
                          • 教学内容
                            • 9.1-文本挖掘技术(ppt) 文件
                            • 9.2-Web挖掘(ppt) 文件
                            • 9.3-空间数据挖掘(ppt) 文件
                            • 9.1文本挖掘技术 网页
                            • 9.2Web挖掘 网页
                            • 9.3空间数据挖掘 网页
                          • 教学视频
                            • 9.1-文本挖掘技术 云视频资源
                            • 9.2-Web挖掘 云视频资源
                            • 9.3-空间数据挖掘 云视频资源
                          • 学习材料
                            • 9.1线性回归 网页
                            • 9.2线性回归模型参数估计和判定系数 网页
                            • 9.3线性回归方程的检验 网页
                            • 9.4线性回归 网页
                            • 9.5线性回归模型参数估计和判定系数 网页
                            • 9.6线性回归方程的检验 网页
                            • 9.7Logistic模型 网页
                            • 9.8时间序列模型 网页
                          • 习题
                            • 单元九习题 网页
                            • 第九章 文本和WEB挖掘 讨论区
                              受限的 直到 2023年12月19日 23:00 前可访问
                        • 总复习up
                          • 期末复习指引 网页
                      授课老师

                      汪卫星

                      跳过 历史课程档案
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