数据仓库与数据挖掘_课程教学实践与探索
数据仓库与数据挖掘实验报告
一、上机目的及内容目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。
内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出购买自行车模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后算法将使用决策树从中确定模式。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式选择潜在的客户发送自行车促销信息。
要求:利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出模型及操作过程。
实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）关联分析：关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。
时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。
分类：分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，既该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及Microsoft SQL Server套件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)创建 Analysis Services 项目1.打开 Business Intelligence Development Studio。
2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。
3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。
4.在“名称”框中，将新项目命名为 AdventureWorks。
5.单击“确定”。
更改存储数据挖掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中，选择“属性”。
数据仓库与数据挖掘实训课程学习总结
数据仓库与数据挖掘实训课程学习总结在经过一学期的数据仓库与数据挖掘实训课程学习之后，我对这门课程有了更深入的了解，并且对于数据仓库与数据挖掘的应用和重要性有了更清晰的认识。
本文将从三个方面对我的学习总结进行论述，分别是课程内容的学习与理解、实验项目的实践和应用以及对未来的展望。
首先，通过课程内容的学习与理解，我对数据仓库的概念和特点有了更为全面的认识。
数据仓库是企业数据管理的重要组成部分，它能够集成和存储不同来源、不同格式的数据，并为企业决策提供支持。
在课程中，我们学习了数据仓库的建模、设计和实施等方面的知识，掌握了数据仓库的构建方法和技术。
通过实验和案例分析，我更加深入地了解了数据仓库的实际应用和操作流程，为以后的实践打下坚实的基础。
其次，通过实验项目的实践和应用，我进一步巩固了对数据仓库与数据挖掘知识的理解，并学会了将其应用于实际问题中。
在实验项目中，我们需要选择一个具体的业务场景，运用所学的数据仓库和数据挖掘技术进行分析和挖掘。
这对我来说是一个很好的机会，可以将课堂上学到的理论知识运用到实践中，进一步加深对知识的理解和应用能力的培养。
通过与同学们的合作和老师的指导，我顺利完成了实验项目，并成功地提取了有关业务场景的有价值的信息，并应用于实际决策中。
最后，对未来的展望方面，我认为数据仓库与数据挖掘领域具有广阔的发展前景。
随着社会的进步和信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，数据的管理和挖掘需求也越来越迫切。
数据仓库和数据挖掘技术的应用将对企业的决策和运营产生深远的影响。
因此，我将继续深入学习与研究数据仓库与数据挖掘相关的知识，提升自己在这个领域的专业能力，并将其应用于实际工作中，为企业的发展做出贡献。
综上所述，通过数据仓库与数据挖掘实训课程的学习，我对于数据仓库的概念、构建方法和技术有了全面的认识，并通过实验项目的实践和应用巩固了所学知识。
我深刻认识到数据仓库与数据挖掘在企业决策和运营中的重要性，对未来有着广阔的发展前景。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
数据仓库与数据挖掘课程实验
数据仓库与数据挖掘课程实验课程实验课程实验部分安排八个有代表性的上机实验与课程内容相呼应，每一个实验安排两学时。
学生应在实际操作中规范地完成各项实验。
更深入理解数据仓库及OLAP系统工作原理，构建数据仓库、熟练掌握OLAP操作。
实验完成后，教师在实验结束前，现场验收学生的完成情况，并给出现场评定，最后结合实验报告给出实验成绩。
实验一认识sql server2000一、实验目的1、通过某个商用数据库管理系统的安装使用，初步了解DBMS的工作环境和系统构架。
2、熟悉对DBMS的安装。
搭建今后实验的平台。
3、了解所选DBMS系统的主要组件。
4、理解数据库、数据表、属性、关键字等关系数据库中的基本概念。
5、熟悉利用管理器创建数据库、数据表并向表中插入数据6、查询数据表中数据。
二、实验平台操作系统：windows2000或者windows XP数据库管理系统：国产如KingbaseES,国外如：MS SQL Server, Oracle。
三、实验内容及要求1.安装和启动i.根据安装文件的说明安装数据库管理系统。
在安装过程中记录安装的选择，并且对所作的选择进行思考，为何要进行这样的配置，对今后运行数据库管理系统会有什么影响。
ii.学会启动和停止数据库服务，思考可以用哪些方式来完成启动和停止。
2.初步了解DBMS的安全性i.这里主要是用户的登录和服务器预定义角色。
可以尝试建立一个新的用户，赋予其数据库管理员的角色，今后的实验可以用该用户来创建数据库应用。
3.数据库系统的构架i.了解数据库系统的逻辑组件：它们主要是数据库对象，包括基本表、视图、触发器、存储过程、约束等。
今后将学习如何操作这些数据库对象。
4.DBMS的管理和使用了解DBMS如何通过它提供的工具对数据和数据库服务器进行管理和使用的。
i.学会运用控制管理器和企业管理器进行操作。
◆利用管理器创建school数据库，创建关系数据库SCHOOL表：◆学生表student(sno,sname,ssex.sage,sdept,grade),◆课程表course(cno,cname,cpno,chour,ccredit)，◆教师表teacher(tno,tname,email,salary)。
数据仓库与数据挖掘教案
数据仓库与数据挖掘教案教案：数据仓库与数据挖掘一、教学目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和作用；2. 掌握数据仓库的设计原则和构建过程；3. 了解数据挖掘的常见技术和应用领域；4. 能够利用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
二、教学内容1. 数据仓库的概念和特点；2. 数据仓库的设计原则和构建过程；3. 数据挖掘的基本任务和流程；4. 数据挖掘的常见技术和应用案例；5. 数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用。
三、教学过程第一节：数据仓库的概念和特点（30分钟）1. 数据仓库的定义和作用；2. 数据仓库与传统数据库的区别；3. 数据仓库的特点和优势。
第二节：数据仓库的设计原则和构建过程（60分钟）1. 数据仓库的设计原则：一致性、稳定性、易用性等；2. 数据仓库的构建过程：需求分析、数据抽取、数据转换、数据加载等；3. 数据仓库的体系结构和组成要素。
第三节：数据挖掘的基本任务和流程（40分钟）1. 数据挖掘的概念和作用；2. 数据挖掘的基本任务：预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 数据挖掘的流程：数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
第四节：数据挖掘的常见技术和应用案例（60分钟）1. 数据挖掘的常见技术：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等；2. 数据挖掘在商业领域的应用案例：市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。
第五节：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用（30分钟）1. 数据仓库与决策支持系统的关系；2. 数据仓库和数据挖掘在决策支持中的应用实例。
1. 讲授相结合的方式，通过概念讲解和实例分析，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘的相关知识；2. 基于案例的学习，引导学生运用数据仓库和数据挖掘的技术进行实际问题的分析解决；3. 学生小组讨论和展示，促进学生的互动和合作。
五、教学评价1. 课堂参与度（10%）：学生积极回答问题和提出自己的见解；2. 课堂练习与作业（30%）：课堂练习和作业涵盖概念理解和应用实践；3. 课程设计项目（40%）：小组合作设计一个数据仓库与数据挖掘的实际项目，包括需求分析、数据抽取、模型建立和结果评估等环节；4. 个人报告（20%）：学生针对设计项目进行个人报告，展示理解和技术应用能力。
数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计
数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计数据仓库与数据挖掘是现代企业管理和分析的核心技术之一。
本文通过对教学目标、教学内容、教学方法和教学评估四个方面进行分析和阐述，提供数据仓库与数据挖掘教程第二版教学设计的参考框架。
教学目标知识目标1.掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。
2.理解数据仓库和数据挖掘的应用场景和实际应用案例。
3.了解数据仓库和数据挖掘的技术框架和工具。
技能目标1.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据清洗、数据集成、数据转换和数据加载等基本操作。
2.能够使用数据仓库和数据挖掘工具进行数据建模、数据挖掘和数据可视化等高级操作。
3.能够根据实际应用场景设计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案。
态度目标1.培养学生对于数据仓库和数据挖掘的兴趣和热情。
2.培养学生对于数据分析和决策支持的重要性的认识和理解。
3.培养学生对于数据隐私和安全的意识和责任感。
教学内容数据仓库1.数据仓库的概念和特点。
2.数据仓库的架构和组成。
3.数据仓库的设计和实现。
4.数据仓库的运维和监控。
数据挖掘1.数据挖掘的概念和步骤。
2.数据挖掘的分类和应用。
3.数据挖掘的算法和模型。
4.数据挖掘的工具和技术。
应用案例1.电商数据分析和营销策略设计。
2.社交媒体数据挖掘和用户画像构建。
3.医疗健康数据分析和疾病预测研究。
4.金融风控数据分析和欺诈检测研究。
教学方法教师授课采用讲解和演示相结合的方式，对于数据仓库和数据挖掘的基本概念和技术框架进行讲解，对于数据仓库和数据挖掘的工具和技术进行演示。
学生案例分析采用研讨和讨论相结合的方式，针对特定的应用案例，由学生分组进行数据清洗、数据建模、数据挖掘和数据可视化等环节的探索和实践，最终形成应用案例分析报告。
实验操作采用指导和实践相结合的方式，通过对于数据仓库和数据挖掘工具的操作指导和实验任务安排，使学生掌握具体的工具使用技巧和解决实际问题的能力。
课程论文采用撰写和评审相结合的方式，要求学生根据特定的应用场景，设计和实现数据仓库和数据挖掘的解决方案，并且提交课程论文进行成果展示和评审。
“数据仓库与数据挖掘”课程理论与实践教学探讨
“数据仓库与数据挖掘”课程理论与实践教学探讨【摘要】“数据仓库与数据挖掘”是一门多学科融合的课程，已经成为计算机相关专业、信息管理与信息系统专业本科生的学习内容之一。
本文主要讨论了该课程在本科教学过程中遇到的一些实际问题，并对理论教学环节和实践教学环节的内容进行了简单介绍。
【关键词】数据仓库；数据挖掘；理论教学；实践教学0 前言数据仓库与数据挖掘技术始于20世纪80年代，90年代有了迅猛的发展，这是信息和数据深度处理的必然需要，也是体现信息价值的重要工具。
“数据仓库与数据挖掘”是一门多学科融合、理论与实践并重、内容具有前沿性和时代性的课程，已经成为计算机相关专业、信息管理与信息系统专业本科生的学习内容之一。
本课程要求学生应具备扎实的计算机基础、数据库原理、程序设计语言等相关知识，同时，课程中还涉及分类、聚类、预测、关联规则等多种数据挖掘理论算法，这就要求教师在授课时注意结合实际、融会贯通，以帮助学生理解课程教学内容。
1 课程的教学内容数据仓库与数据挖掘是针对计算机相关专业高年级开设的选修课程，主要教学任务是使学生熟悉数据仓库的基本概念和原理、数据仓库的开发过程、联机分析技术（OLAP）、数据挖掘技术（DM）等，并通过实践环节使学生掌握开发数据仓库、应用数据挖掘技术的基本技能，使学生具备获取、分析、利用信息的能力。
我们采用的是北京大学出版社出版，廖开际主编的《数据仓库与数据挖掘》，该课程一共有32学时，其中：理论教学24学时，实践教学8课时，由于教学课时有限，需要学生利用课余时间查阅和学习相关内容。
2 理论教学环节“数据仓库与数据挖掘”课程是涉及多个学科的交叉领域，既要求学生掌握计算机专业知识，又要掌握数据库系统、程序设计等基础知识，另外，在讲解聚类、预测分析、关联规则等挖掘算法时，又要求学生对概率统计等数学知识有一定深度的认识。
但是，由于本科生教学课程设置等方面因素的影响，学生不可能完全了解相关学科的知识，因此，在进行理论讲解时，对于涉及到学生比较生疏的内容应该根据学生的具体情况，结合实例加以说明。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告题目Glass（玻璃）数据集分析院系姓名学号专业班级科目数据仓库与数据挖掘任课老师目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)1.数据预处理方法（缺失值处理） (1)2.数据可视化 (1)3.分类算法测试及比较 (1)三、实验步骤 (1)1.Weka平台搭建及收集该数据集 (1)2.加载 Glass（玻璃）数据集 (1)3.数据预处理 (2)4.数据可视化 (4)5.分类算法 (5)四、实验总结 (9)一、实验目的1.使用Weka数据预处理方法，对缺失值数据进行处理。
缺失值会使数据挖掘混乱，分析可能会得到错误结论，所以在数据挖掘前最好进行缺失值数据进行处理。
2.使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试，应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。
3.学习与了解Weka平台的基本功能与使用方法。
二、实验内容1.数据预处理方法（缺失值处理）2.数据可视化3.分类算法测试及比较三、实验步骤1.Weka平台搭建及收集该数据集2.加载 Glass（玻璃）数据集（1）Glass（玻璃）数据集预处理界面如图2.1所示：（2）Glass（玻璃）数据属性含义如表2.1所示:表2.1 Glass（玻璃）数据属性含义3.数据预处理（1）Glass（玻璃）数据预处理前数据如图3.1所示：（2）使用缺失值处理函数：weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。
Glass（玻璃）数据预处理后数据如图3.2所示：图3.2 Glass（玻璃）数据预处理后数据图示4.数据可视化Glass（玻璃）数据可视化如图4.1所示：图4.1 Glass（玻璃）数据可视化图示5.分类算法（1）KNN算法：一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。
KNN算法如图5.1所示：图5.1 KNN算法图示①元素分析结果如表5.1所示：表5.1 元素分析结果②类型分析结果：准确率为70.5607%，其中214个实例数据有151个正确分类，63个错误分类。
《数据仓库与数据挖掘实践》
《数据仓库与数据挖掘实践》数据仓库与数据挖掘实践随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业经营决策的重要资源。
而在海量数据面前，如何将数据进行有效地处理和利用，成为了企业最关注的问题。
数据仓库与数据挖掘的出现，为企业解决了这一难题。
本文将从两个方面分别介绍数据仓库和数据挖掘，并探讨其实践过程。
一、数据仓库1.数据仓库的概念数据仓库是一个以主题为导向、集成、时间一致、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它是企业数据管理架构的一部分，可以将企业的数据统一管理，去重、去浑，提高数据质量，以支持企业决策。
2.数据仓库的优势数据仓库具有以下优势：（1）统一数据视图：数据仓库可以将企业中分散的数据统一视图，去除重复数据、非关键数据，使得数据更加一致。
（2）提高数据质量：数据仓库对于数据采集、转化、清洗、整合、加载等处理环节，可以进行精细化管理，提高数据的质量。
（3）支持决策：数据仓库集中存储了历史和当前的数据，同时提供了数据分析和数据挖掘的功能，可以帮助企业管理层进行决策。
3.数据仓库的设计与构建在设计和构建数据仓库时，需要进行以下步骤：（1）需求分析：进行需求分析，包括数据范围、数据源、数据内容、数据类型等。
（2）数据采集：从多地、多源的数据中采集数据，并进行清洗、转化和集成。
（3）数据存储：将数据存储到数据仓库中，包括物理设计和逻辑设计。
（4）数据访问：通过BI、OLAP等工具，为用户提供多样化的数据访问方式。
二、数据挖掘1.数据挖掘的概念数据挖掘是从庞大数据中自动或半自动地获取信息的过程。
它是通过数据分析和统计来发现数据中的潜在模式和规律，提供有关数据的可理解性和预测性信息。
2.数据挖掘的类型数据挖掘包含以下类型：（1）分类：将数据分成不同的类别，如客户的分类、产品的分类等。
（2）聚类：将数据聚集成不同的群组。
（3）关联：寻找数据之间的关联性，如购买商品的关联性。
（4）预测：预测未来的趋势，如销售预测等。
数据仓库与数据挖掘实验一
《数据仓库与数据挖掘》课程实验报告一一、实验目的、内容、原理与环境1.实验目的:掌握在SQL Server 2005示例数据仓库环境下数据加载和建立多维数据模型过程的知识, 训练其把教材上的内容应用到实际中的技能, 为今后继续数据挖掘技术的学习奠定基础。
2.实验内容:在SQL Server 2005示例数据仓库环境下加载数据仓库, 建立多维数据模型。
具体内容包括：创建 Analysis Services 项目 , 定义数据源 , 定义数据源视图 , 修改表的默认名称, 定义多维数据集 , 检查多维数据集和维度属性 , 部署 Analysis Services 项目, 浏览已部署的多维数据集等知识。
3、实验原理与环境:数据仓库环境下数据加载过程和多维数据模型建立的方法。
SQL Server 2005示例数据仓库环境。
二、实验步骤（一）本实验的主要步骤（7步）分别介绍如下:（二）创建 Analysis Services 项目（二）创建数据源（三）定义数据源视图（四）定义多为数据源集（五）部署 Analysis Services 项目（六）浏览已部署的多维数据集(七)提高多维数据集的可用性和易用性三、实验总结通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习, 掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念, 了解了数据仓库与数据库的区别。
下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。
主题是数据数据归类的标准, 每个主题对应一个客观分析的领域, 他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。
数据仓库包含了大量的历史数据, 经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。
数据仓库内的数据时间一般为5年至10年, 主要用于进行时间趋势分析。
数据仓库的数据量很大。
数据仓库的特点如下：。
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2011年1月第1期 高教论坛H igher Education ForumJan 2011 No 1数据仓库与数据挖掘 课程教学实践与探索韦艳艳,张超群(广西民族大学 数学与计算机科学学院,广西 南宁 530006)摘要:本文从 数据仓库与数据挖掘 课程的本科教学特点出发,讨论了在授课过程中遇到的一些实际问题,介绍了理论教学环节和实验教学环节的各项内容及侧重点,并给出具体的实验教学方案。
关键词:教学实践;数据仓库;数据挖掘中图分类号:G642 文献标识码:A 文章编号:1671-9719(2011)01-0094-03作者简介:韦艳艳(1974-),女,广西贵港人,讲师,主要研究方向为数据挖掘、机器学习。
收稿日期:2010-10-11一、前言数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代,90年代有了突飞猛进的发展。
这是信息和数据深度处理的必然需要,也是体现信息价值的重要工具。
现在, 数据仓库与数据挖掘 作为一门既有理论基础又有实际应用价值的学科,已经成为计算机、信息系统等很多专业本科生的学习内容之一,由此可见这门学科在当今科学中的重要性以及应用的广泛性。
本课程是计算机科学与技术本科生在第三学年开设的选修课程。
作为一门前沿性学科,数据仓库与数据挖掘有许多技术和方法是开放式、或仍处于探索阶段的。
因此,学生除了掌握基本的概念与方法之外,对该门学科中许多面临的问题、有待拓展的研究方向应有所了解,这样有助于为学生提供对该学科的一个广博且适度的概览,提高自主学习的能力,并为有志于在该领域进行深入研究的学生提供一个学习的机会。
由于该课程原本属于研究生阶段开设的专业课程,教材也大多侧重于介绍体系结构、算法原理、效率分析与改进等理论知识,其中所涉及的内容大多比较深,许多知识都超出了本科生的接受范围;此外,教材对相关理论在实际应用方面的说明也比较少,不利于安排实验教学。
因此,要实现 数据仓库与数据挖掘 课程的教学目标,必须在理论教学和实验教学环节综合考虑学时多少、教学条件以及学生的接受情况等因素,灵活地加以选择安排[1-2]。
二、课程的教学内容本课程的任务主要是从数据库角度出发,全面、系统地介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、基本方法以及该领域的最新进展。
通过本课程的学习,使学生对数据仓库与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与计算能力。
教材方面,我们采用的是清华大学出版社出版,由安淑芝等编著 数据仓库与数据挖掘 ,同时还向学生推荐阅读韩家炜编著的 数据挖掘:概念与技术 ,这是一本得到业内广泛认可的的经典教科书[3]。
该课程理论课时共22学时,各章节授课学时安排如表1所示。
表1 各章节的授课学时章节学时第一章 绪论2第二章 数据仓库7第三章 数据预处理3第四章 数据挖掘的基础知识2第五章 数据挖掘的常用算法8表2 实验教学内容实验内容课时数据仓库的基本构造方法及实施联机分析处理4构建N or thwind数据仓库系统4数据收集及预处理2各类数据挖掘及分析8实验课时共18学时,实验内容主要配合教学环节来设置。
具体安排如表2所示。
三、理论教学环节数据仓库与数据挖掘 这门课程所涉及的是多个学科的交叉领域,要求学生有扎实的计算机专业知识,且应当掌握如数据库系统、程序设计、概率统计、数据结构、机器学习等学科的基础知识。
但由于本科生课程在教学设置及课时安排方面的原因,学生不可能完全了解相关的学科内容,因此,本课程在理论讲解时,对涉及到学生比较生疏的知识点,比如决策支持对数据的特殊要求、知识的定义及表示方法、信息熵的计算等等,应根据学生已有的知识水平,结合实例予以说明。
数据仓库与数据挖掘 这门课程与数据库有着紧密的联系,在讲解数据仓库部分时,应当首先让学生了解数据管理技术从数据库发展到数据仓库的过程,以便理解数据仓库技术和数据挖掘技术产生的原因,进而出现数据挖掘这一类深层次的数据分析的发展过程。
而在讲解数据仓库与数据挖掘的关系时,应当指出数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求,可以直接作为数据挖掘的数据源。
反之,数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统,它可以是任何数据文件或格式,但必须事先进行数据预处理,处理成适合数据挖掘的数据。
数据仓库可以为企业管理人员提供决策分析所需要的数据环境,而数据挖掘则可以从大量数据中发现知识,是一类深层次的数据分析方法。
而在讲授数据挖掘部分,则应把侧重点放在所用方法的概念和属性,而不是机械地应用不同的数据挖掘工具。
因为对数据挖掘而言,深入地理解挖掘方法、模型以及它们的工作原理是有效和成功运用数据挖掘技术的基本条件。
我们在课程讲授过程中,也应向学生强调说明这一点,即任何数据挖掘的研究者和实践者都要清楚地了解:某种挖掘技术的应用场合是什么?有何局限性?可以从哪些方面着手改进它等,为其将来在实际工作中使用数据挖掘工具打好基础。
四、实验教学环节实验是计算机类课程教学过程中的一个重要环节,对于绝大多数本科生而言,只有在实践中才能真正地理解与掌握理论。
数据仓库与数据挖掘 是一门与实际应用结合非常紧密,实践性非常强的课程。
因此,实验教学一方面要结合学生的实际动手能力,侧重于与实际应用紧密结合,充分调动学生的主动积极性,而不是简单让学生进行验证式的操作实验或仅仅局限于机械地使用、熟悉某种软件工具。
但另一方面,学生对相关的软件工具本身并不熟悉,如何使学生很好地利用工具进行系统设计或数据分析工作,是完成实验教学任务所必须考虑的问题。
(一)实验环境本课程实验主要涉及构建数据仓库及实施数据挖掘,根据实验室的硬件条件及教材提供的实验内容,我们选择微软的SQL Server2000(含Analysis Serv ice组件以及SPSS的Climent ine8 0作为实验软件。
(二)实验项目设置1.使用数据仓库开发工具SQ L Ser ver2000提供了一套完全的数据库和数据分析解决方案,其中的Analysis Service组件支持数据仓库的创建和应用,并提供了多功能强大的工具和服务以帮助完成数据仓库的建立、维护,进行OLAP联机分析和数据挖掘。
A nalysis Serv ice自带有一个实例教程,非常适合初学者使用。
由于学生从未使用过SQL Server的Analysis Serv ice,也不了解这一组件,所以首先让学生熟悉这个软件,具体做法是根据实例教程学习如何在Anal ysis Service中怎样创建和使用数据仓库,在实验过程中学生不应只局限于只完成指定的操作步骤,而是围绕着下列问题进行:Analysis Service中是如何创建多维数据集的,包含哪些步骤?多维数据集的元数据有哪些内容?怎样使用多维数据集对数据进行各种OLAP 分析操作(切片/切块、上钻/下钻、旋转)、如何理解分析的结果?这些问题集中归纳了Analysis Service的基本使用方法,较好地帮助学生解决了 这样做意义何在? 的问题。
这部分实验由学生根据教程自行完成,教师不安排演示和解说,只是在学生遇到无法解决的问题时才提供帮助,这样不仅大大提高了实验效率,也使学生的自主学习能力上了一个台阶。
通过这个实验内容,学生基本上熟悉了Analy sis Serv ice的工作环境,掌握了数据仓库的创建和使用方法,同时也理解了课本中提到的多维数据、事实表、维度表、元数据以及OLA P分析等重要的知识点。
有了这个作基石,接下来就可以安排学生自行设计完成一个数据仓库系统了。
2 构建数据仓库系统构建数据仓库系统属于开放性实验,它能够让学生在掌握有关知识和技能的同时,获得较高的创新意识和创新能力。
该实验要求学生根据SQL Serv er2000的样例数据库N ort hw ind来构建数据仓库。
Nort hw ind是一家虚构的公司,从事世界各地的特产食品进出口贸易。
Nort hw ind样例数据库包含有这家公司的销售数据,数据内容多,而且数据量也较大,符合我们的实验要求。
构造No rt hw ind数据仓库的第一步,是首先理解业务数据,No rt hw ind数据库中的表非常多,需要重点关注的是下面几个表的内容及其相互间的关联:Categ ories:种类表Cust omers:客户表Employ ees:员工表Order Det ails:订单明细表Orders:订单表P roduct s:产品表Suppliers:供应商表接下来第二步,确定分析主题。
主题是建立多维数据集的关键前提,根据Nort hw ind的业务,我们引导学生从几个方面考虑,分析时感兴趣的主题可能会有:销售、客户、员工、产品供应等等,由学生自行选定主题,然后根据选定的主题来考虑需要涉及哪些数据、这些数据存放在哪此表当中,有了这些信息,就可以导入数据并构建多维数据集了。
第三步,在已建好多维数据集的基础上,实施各种联机分析操作,给出分析结果并解释这些数据所代表的含义。
学生在做这个实验项目过程中,接触到了近乎实际的经营数据,由于要理顺各表存放的信息及数据间的关联,学生需要用到许多数据库的相关知识,并切身体会到由于事务数据库本身存放了关系复杂的各类数据,要进行一些深层的查询分析是比较困难的,比如,查询某一年度地区订货量增长排名前10位的客户。
而按照分析主题建立起多维数据集后,对数据各个层次的查询成为可能。
此外,学生设计的多维数据模型决定了联机分析时的数据分析效果,这又使学生收获了新的感性经验:即数据仓库的设计阶段非常重要,涉及主题域、所需数据以及相关数据模型的不同设计方案,直接影响着数据仓库的有效使用。
需要说明的是,由于涉及到复杂的事务数据库,该实验内容对学生而言是有一定难度的,因此在实验期间,教师要加强巡视,对出现的问题要及时作启发提示、释疑和引导,以免影响学生的积极性和实验进度。
3.数据收集与预处理数据挖掘技术强调的是所用方法的概念和属性。
因此,这部分实验设计成开放式的:学生从数据收集、整理进而实施数据挖掘、分析结果的整个过程的每一个步骤都自己确定实验方案,自主完成。
对于要进行挖掘分析的数据,我们打破以往的验证式实验的方式,仅仅简单地将一组数据给学生,而后由学生按照软件工具的操作步骤进行挖掘,这样的实验会使学生产生依赖心理,并且 知其然但不知其所以为然 ,达不到巩固其在课堂上所学书本知识、加深对基本概念、基本原理和分析方法的理解的目的。
基于此,数据挖掘部分的实验分析数据全部来自于网络。
我们选定了淘宝网(ht t p:// w ww taobao com)为数据来源网站。
该网站有种类繁多的各类时尚商品的销售及拍卖,还有相关的社区交流,同时提供支付宝网上交易安全保证系统,深受年轻人的喜爱。