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课程
数据挖掘与数据仓库(共享)
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。
已有
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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
单元一: 数据仓库的概念与体系结构
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
期末复习指引
网页