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数据挖掘与数据仓库（共享）

共享课程

Teachers: 汪卫星

Course summary:

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
      • Fold/Unfolddown
        • 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） File
              • 1.2数据仓库的体系结构（ppt) File
              • 1.3数据仓库的产品及发展（ppt） File
              • 1.1数据仓库的概念与特点 Page
              • 1.2数据仓库的体系结构 Page
              • 1.3数据仓库的产品及发展 Page
            • 教学视频
              • 学习材料
                • 1.1数据仓库的定义 Page
                • 1.2数据仓库的特点 Page
                • 1.3数据仓库与数据库的区别与联系 Page
                • 1.4数据仓库的体系结构 Page
                • 1.5数据的仓库的产生和发展 Page
                • 1.6国内外数据仓库的发展现状和趋势 Page
                • 1.7数据仓库的应用案例 Page
              • 习题
                • 单元一习题 Page
            • 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) File
                  • 2.2数据仓库的设计过程(ppt) File
                  • 2.3数据仓库的建模（一）(ppt) File
                  • 2.4数据仓库的建模（二）(ppt) File
                  • 2.1数据仓库的设计原则与模式 Page
                  • 2.2数据仓库的设计过程 Page
                  • 2.3数据仓库的建模（一） Page
                  • 2.4数据仓库的建模（二） Page
                • 教学视频
                  • 学习材料
                    • 2.1三层数据结构 Page
                    • 2.2数据特征 Page
                    • 2.3数据ETL过程 Page
                    • 2.4多维数据模型 Page
                  • 习题
                    • 单元二习题 Page
                • 单元三：OLAP与数据处理up
                    • 教学内容
                      • 3.1 OLAP技术 (ppt) File
                      • 3.2 数据处理技术(ppt) File
                      • 3.3 数据分析的内涵(ppt) File
                      • 3.1 OLAP技术概述 Page
                      • 3.2 数据处理技术 Page
                      • 3.3数据分析的内涵 Page
                    • 教学视频
                      • 学习材料
                        • 3.1数据仓库系统的设计与开发 Page
                        • 3.2设计流程步骤 Page
                        • 3.3操作步骤 Page
                      • 习题
                        • 单元三习题 Page
                        • 第三章 OLAP与数据处理 Forum
                          Restricted Available until 19 December 2023, 11:00 PM
                    • 单元四：数据挖掘技术up
                        • 教学内容
                          • 4.1数据挖掘概述(ppt) File
                          • 4.2数据挖掘方法与技术(ppt) File
                          • 4.1 数据挖掘概述 Page
                          • 4.2 数据挖掘方法与技术 Page
                        • 教学视频
                          • 学习材料
                            • 4.1数据挖掘的概念 Page
                            • 4.2数据挖掘的常用算法 Page
                            • 4.3数据挖掘技术流程 Page
                            • 4.4数据挖掘常用方法 Page
                            • 4.5关联规则挖掘 Page
                            • 4.6Apriori算法 & FP-growth算法 Page
                            • 4.7相关研究与应用 Page
                          • 习题
                            • 单元四习题 Page
                        • 单元五：聚类数据up
                            • 教学内容
                              • 5.1聚类算法(ppt) File
                              • 5.2 k-均值算法(ppt) File
                              • 5.1 聚类概述及相似度测量 Page
                              • 5.2 k-均值算法 Page
                            • 教学视频
                              • 学习材料
                                • 5.1数据分类 Page
                                • 5.2鸢尾花的分类 Page
                                • 5.3数据分类 Page
                                • 5.4鸢尾花的分类 Page
                                • 5.5数据分类的过程与评价 Page
                                • 5.6决策树 Page
                                • 5.7支持向量机 Page
                                • 5.8近邻分类方法 Page
                              • 习题
                                • 单元五习题 Page
                                • 第五章 聚类数据 Forum
                                  Restricted Available until 19 December 2023, 11:00 PM
                            • 单元六：关联分析up
                                • 教学内容
                                  • 6.1-关联分析的概念(ppt) File
                                  • 6.2-Apriori算法(ppt) File
                                  • 6.3-提高Apriori算法的有效性(ppt) File
                                  • 6.1关联分析的概念 Page
                                  • 6.2Aprior算法 Page
                                  • 6.3提高Apriori算法的有效性 Page
                                • 教学视频
                                  • 学习材料
                                    • 6.1聚类分析 Page
                                    • 6.2相似度的计算方法 Page
                                    • 6.3K-means聚类算法 Page
                                    • 6.4层次聚类方法 Page
                                  • 习题
                                    • 单元六习题 Page
                                    • 第六章 关联分析 Forum
                                      Restricted Available until 19 December 2023, 11:00 PM
                                • 单元七：数据分类up
                                    • 教学内容
                                      • 7.1-分类过程(ppt) File
                                      • 7.2-k-最邻近分类算法(ppt) File
                                      • 7.3-决策树(ppt) File
                                      • 7.4-贝叶斯分类算法(ppt) File
                                      • 7.1分类过程 Page
                                      • 7.2k-最邻近分类算法 Page
                                      • 7.3决策树 Page
                                      • 7.4贝叶斯分类算法 Page
                                    • 教学视频
                                      • 学习材料
                                        • 7.1贝叶斯概率 Page
                                        • 7.2贝叶斯网络 Page
                                        • 7.3贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法 Page
                                      • 习题
                                        • 单元七习题 Page
                                        • 第七章 数据分类 Forum
                                          Restricted Available until 19 December 2022, 11:00 PM
                                    • 单元八：统计分析up
                                        • 教学内容
                                          • 8.1-线性回归分析(ppt) File
                                          • 8.2-逻辑回归分析(ppt) File
                                          • 8.1线性和非线性回归分析 Page
                                          • 8.2逻辑回归分析 Page
                                        • 教学视频
                                          • 学习材料
                                            • 8.1神经网络 Page
                                            • 8.2神经元模型 Page
                                            • 8.3BP算法 Page
                                            • 8.4遗传算法的机理 Page
                                            • 8.5遗传算法设计 Page
                                          • 习题
                                            • 单元八习题 Page
                                        • 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) File
                                              • 9.2-Web挖掘(ppt) File
                                              • 9.3-空间数据挖掘(ppt) File
                                              • 9.1文本挖掘技术 Page
                                              • 9.2Web挖掘 Page
                                              • 9.3空间数据挖掘 Page
                                            • 教学视频
                                              • 学习材料
                                                • 9.1线性回归 Page
                                                • 9.2线性回归模型参数估计和判定系数 Page
                                                • 9.3线性回归方程的检验 Page
                                                • 9.4线性回归 Page
                                                • 9.5线性回归模型参数估计和判定系数 Page
                                                • 9.6线性回归方程的检验 Page
                                                • 9.7Logistic模型 Page
                                                • 9.8时间序列模型 Page
                                              • 习题
                                                • 单元九习题 Page
                                                • 第九章 文本和WEB挖掘 Forum
                                                  Restricted Available until 19 December 2023, 11:00 PM
                                            • 总复习up
                                              • 期末复习指引 Page
                                          The instructor

                                          汪卫星

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