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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
            •  1.1数据仓库的概念与特点 Video Resource
            •  1.2数据仓库的体系结构 Video Resource
            •  1.3数据仓库的产品及发展 Video Resource
            •  1.4数据仓库的体系结构(1) Video Resource
            •  1.5数据仓库的体系结构(2) Video Resource
          • 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
              •  2.1数据仓库的设计原则与模式 Video Resource
              •  2.2数据仓库的设计过程 Video Resource
              •  2.3 数据仓库的建模 Video Resource
              •  2.3 数据仓库的建模(二) Video Resource
              •  2.4数据仓库的建模(三) Video Resource
            • 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
                •  3.1 OLAP技术概述 Video Resource
                •  3.2 数据处理技术 Video Resource
                •  3.3 数据分析的内涵 Video Resource
              • 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
                  •  4.1 数据挖掘概述 Video Resource
                  •  4.2数据挖掘方法与技术 Video Resource
                • 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
                    •  5.1聚类概述及相似度测量 Video Resource
                    •  5.2 k-均值算法 Video Resource
                  • 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
                      •  6.1-关联分析的概念 Video Resource
                      •  6.2-Apriori算法 Video Resource
                      •  6.3-提高Apriori算法的有效性 Video Resource
                      •  6.2-Apriori算法第二部分 Video Resource
                    • 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
                        •  7.1-分类过程 Video Resource
                        •  7.2-k-最邻近分类算法 Video Resource
                        •  7.3-决策树 Video Resource
                        •  7.3-决策树(1) Video Resource
                        •  7.3-决策树(2) Video Resource
                        •  7.4-贝叶斯分类算法 Video Resource
                      • 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
                          •  8.1-线性回归分析 Video Resource
                          •  8.2-逻辑回归分析 Video Resource
                        • 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
                            •  9.1-文本挖掘技术 Video Resource
                            •  9.2-Web挖掘 Video Resource
                            •  9.3-空间数据挖掘 Video Resource
                          • 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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