数据挖掘与数据仓库（共享）

期末考试考试形式：开卷                            地点： 由各分校老师统一安排并通知 

课程成绩占比：形成性成绩（网上教学平台学习）（50%） + 终结性考核（50%）                   题型：选择、判断 及问答题

单元一：数据仓库的概念与体系结构  

1. 数据仓库与传统数据库有何关系？

2. 数据仓库的概念、特点和组成 

3. 数据仓库的技术、方法与产品 

4. 数据仓库的体系结构 

5. 数据仓库的产生、发展与未来 

单元二：数据仓库的数据存储与处理 

1. 数据仓库的数据结构 

2. 数据仓库的数据特征 

3. 数据仓库的数据ETL过程 

4. 多维数据模型 

单元三：OLAP及数据分析 

1. 建立数据仓库系统的步骤

2. 数据仓库系统的生命周期

3. 数据仓库系统的思维模式

4. 数据仓库数据库的设计

单元四：数据挖掘技术 

1.数据挖掘概念与特点

2.数据挖掘与数据仓库的关系

3.数据挖掘的应用

4.数据挖掘常用方法与技术

单元五：数据聚类 

1. 聚类分析概念

2. 连续属性的相似度计算方法

3. 二值离散型属性的相似度计算方法

4. 多值离散属性的相信度计算方法

5. K-means聚类算法的概念及应用

单元六：关联规则 

1.关联规划概念及实现原理

2.Apriori算法

3.提高Apriori算法有效性

4.关联规划分类

单元七：数据分类 

1.掌握数据分类概念

2.掌握数据分类的过程、评价准则

3.掌握决策树的基本概念及应用

4.掌握贝叶斯网络的算法

5.应用SQL Server中的决策树

单元八：统计分析 

1.掌握线性回归模型的参数估计

2.掌握线性回归方程的判定系数

3.掌握线性回归方程的检验

4.掌握Logistic回归模型的参数估计

单元九：文本、Web及空间数据挖掘

1.掌握文本挖掘概念及技术

2.掌握Web挖掘概念及应用

3.掌握空间数据挖掘概念及应用