数据挖掘与数据库技术
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技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
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技术复习资料
数据仓库与数据挖掘技术复习资料一、单项选择题1. 数据挖掘技术包括三个主要的部份 ( C )A．数据、模型、技术C．数据、建模能力、算法与技术2.关于基本数据的元数据是指: ( D B．算法、技术、领域知识D．建模能力、算法与技术、领域知识)A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息；B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息；C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息；D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。
3. 关于 OLAP 和 OLTP 的说法,下列不正确的是: ( A)A．OLAP 事务量大,但事务内容比较简单且重复率高B．OLAP 的最终数据来源与 OLTP 不一样C．OLTP 面对的是决策人员和高层管理人员D．OLTP 以应用为核心，是应用驱动的4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？ ( C )A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D )A.变量代换B.离散化C. 会萃D. 估计遗漏值6. 在 ID3 算法中信息增益是指(A.信息的溢出程度C.熵增加的程度最大D )B.信息的增加效益D.熵减少的程度最大7. 以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A )A. C4.5B. KNNC. BayesD. ANN8. 以下哪项关于决策树的说法是错误的( C )A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B．子树可能在决策树中重复多次C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D．寻觅最佳决策树是 NP 彻底问题9. 假设收入属性的最小与最大分别是 10000 和 90000，现在想把当前值 30000 映射到区间[0,1], 若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是( A )A. 0.25B. 0.375 D. 0.510. 在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是： ( D )A.有放回的简单随机抽样B.无放回的简单随机抽样C.分层抽样D.渐进抽样11. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？ ( B)A. 分类B.聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链12. 设 X={1，2，3}是频繁项集，则可由X 产生( C )个关联规则。
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录21. 绪论 ........................................................................21.1项目背景 ...................................................................21.2 提出问题................................................................22 数据库仓库与数据集的概念介绍 .................................................22.1数据仓库................................................................2.2数据集..................................................................233 数据仓库 ....................................................................33.1 数据仓库的设计..........................................................3.1.1数据仓库的概念模型设计.............................................333.1.2数据仓库的逻辑模型设计.............................................3.2 数据仓库的建立..........................................................333.2.1数据仓库数据集.....................................................43.2.2建立维表...........................................................4.数据挖掘操作 .................................................................444.1数据预处理..............................................................44.1.1描述性数据汇总.....................................................44.2决策树..................................................................125、实验心得 ...................................................................126、大总结 .....................................................................1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
浅谈数据挖掘与数据库知识发现
浅谈数据挖掘与数据库知识发现蔡鹏（北京交通大学北京100044）[摘要]数据挖掘是解决数据库中数据急剧增大与利用率低之间矛质的必然结果。
数据库知识发现（kdd）技术的应运而生使得人们在实际工作中消耗大量财力和物力的数据得以利用。
这也是数据库知识和人工智能技术发展的结果。
[关键词]模式数据库中的知识发现数据挖掘中图分类号：T P3文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0920081－01一、引言1．准备。
了解K D D相关领域的有关情况，熟悉背景知识，并弄清楚用户的要求。
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中2．数据选择。
根据用户的要求从数据库中提取与K D D相关的数据，存储的数据量急剧增大。
但目前数据库系统所能做到的只是对数据库中已K D D将主要从这些数据中进行知识提取，在此过程中，会利用一些数据库操有的数据进行存取，人们通过这些数据所获得的信息仅仅是整个数据库所作对数据进行处理。
包含的信息量的一部分。
也就是说传统的数据分析方法（例如：统计）只3．数据预处理。
主要是对阶段2产生的数据进行再加工，检查数据的能获得这些数据的表层信息，而不能获得数据属性的内在关系和隐含的信完整性及数据的一致性，对其中的噪音数据进行处理，对丢失的数据可以息，即不能获得重要的知识。
面对“堆积如山”的数据集合，无论在时间利用统计方法进行填补。
意义上还是空间意义上，传统的数据分析手段还是难以应付。
这样，快速的数据产生与搜集技术和拙劣的数据分析方法之间形成了鲜明的对照。
在数据技术飞速发展的同时，人工智能和机器学习的研究也取得了很大进展。
根据人类学习的不同模式人们提出了很多机器学习方法。
如：实例学习、观察和发现学习、神经网络和遗传算法等等，其中某些成熟的算法已被人们运用于应用系统及智能机的设计和实现中。
正是由于数据库技术和人工智能技术的发展，也是为了满足人们实际工作的需要：“智能地”和“自动地”分析数据，以使消耗大量财力和物力所收集与整理的宝贵资源——数据得以利用，数据库知识发现（K D D）技术应运而生。
数据挖掘技术与数据库知识发现
数据挖 掘技 术的研 究 应用 已成 了计算 机 种 类型数 据库 。 如关 系数据库 ， 面向对象数据 释 ，数 据 挖 掘过 程 是 这 三 个阶 段的 反复 。
工业 中发展 最快的领 域之 一 。它成 为继 网络 库 等 ， 文本数据 数据 源 ， 多媒 体数 据库 ， 间 空 ５ １数据准 备阶段 、
择确 定需要 分析 的数 据集 。提 高数据挖 掘 的 质量 。预 处理是 为 了克眼 目前数 据挖掘 工具
１数据挖掘的基本概 念
数据 挖掘 的概 念有 多种描 述 。最常 见的 ４ 数据挖掘的方法
有两种 ： １从数据 库的大 量数据 中揭示 出隐 （）
数据 挖 掘的核 心技 术是 人 工智能 、机 器
有 海量 信息的数据 库 中提 取更有 价值 、 更直 是 发现 隐含 存大量 数据 中的规 律 ，并以 人 为 集 法 ，聚 类 分 析 ，关 联 规 则 ， 遗 传 算 法 ， 观 的 信息 和 知 识 ？人 们 结 合 统 计 学 、 数 据 胡 学 等 技 术 ，提 出 ‘ 据 挖 掘 ’这 一 新 数 数
之 后 的 又一 个技 术热 点 。
数 据库 ， 时态数 据库 ， 以及 Ｉｔ ｎｔ ｎｅ ｅ等类型数 ｒ 据或信 息集 均可作 为数据 挖掘的 对象 。
数据 集成 将 多文 件或多 数据 库运 行环境 中的 数 据进 行 合并 处 理 ，解 决语 义模糊 性 、 处理数 据 中的遗 漏和 清洗脏 数据 等 。数 据选
２ 中国联通泰安分公司基础网络设施部 ２ １ｏ ） ． ７ｏ ｏ
、
摘 要： 本文主要介绍数据挖掘技术 （ ｔ Ｍｉ ｉ ｇ 与 Ｄａａ ｎ ｎ ） 数据库知识发现（ ０ ｅ ｇ ｉｃ ｖ ｒ ｉ ａ ａ ａ ｅ ＫＤ ） Ｋｎ ｗ１ｄ ｅ Ｄ ｓ ｏ ｅ ｙ ｎ Ｄ ｔ ｂ ｓ ， Ｄ 的概念 数据 挖 掘 算 法 、 数 据挖 掘 技 术 流 程 、 数 据 挖 掘技 术 的 应 用 现 状 。 并 阐述 了数 据 挖 掘 与数 据 库 知 识 发 现 的 区 别 、 联 系 ｊ 临 问题 。 而 关键 词： 数据挖掘 数据库知识发现 人工神经 网络 统计分析 决策树 中图分类号 ：Ｔ ３ 文献标识码 ：Ａ Ｐ１ 文章编号 ： ６ ２ ３ ９ （ ０ ６ １ （） ０ １ — ２ １ ７ — ７ １ ０ ）０ ａ 一 ０ ０ ２ １ 随 着 数据 库技 术的迅 速发 展 ，如何 从 含 性 。 『 后者 则将提 出新 的问 题 ，因为其 目标 数 据挖 掘 方法 还 有 ：模糊 数 学法 ， 粗糙
数据仓库与数据挖掘概述
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据 （如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运 算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进 行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间 是相互补充的。
1.3 数据仓库和数据挖掘的结 合
2.联机分析处理（OLAP）
• E.F.Codd认为决策分析需要对多个关系数据库共同 进行大量的综合计算才能得到结果。
• E.F.Codd在1993年提出了多维数据库和多维分析的 概念，即联机分析处理（On Line Analytical Proces sing，OLAP）概念。
• 关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是 空间立体数据。
• OLTP是事务处理从单机到网络环境地发展新阶段。
• OLTP的特点在于事务处理量大，应用要求多个并行处理，事务处理内容比较简单且重 复率高。
• 大量的数据操作主要涉及的是一些增加、删除、修改、查询等操作。每次操作的数据 量不大且多为当前的数据。
• OLTP处理的数据是高度结构化的，数据访问路径是已知的，至少是固定的。 • OLTP面对的是事务处理操作人员和低层管理人员。 • 但是，为高层领导者提供决策分析时， OLTP则显得力不从心。
Clementine 介绍
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行 重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又 一亮点。 作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业 技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中， 帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投 资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着 重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中 的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能 强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终， 在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
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一、填空题
1．OLAP服务器可以使用关系OLAP、或混合OLAP。
2．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、和事实星座形模式。
3．聚类中每个训练元组的类标号是未知的，属于学习。
4．层次聚类方法可进一步分为：和分裂层次聚类。
5．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有和k中心点方法。
6．关联规则的挖掘可以看作两步的过程：首先找出所有，然后生成强关联规则。
7．多维数据模型通常以三种形式存在，他们是星形模式、雪花形模式和。
8．层次聚类方法可进一步分为：凝聚层次聚类和。
9．数据挖掘的聚类方法中，典型的基于划分方法的聚类算法有k均值方法和。
10．强关联规则满足最小支持度和。
11．数据仓库是面向主题的、、时变的和非易失的有组织的数据集合，支持管理决策。
12．OLAP服务器可以使用关系OLAP、多维OLAP或。
二、简答题：
1．什么是数据挖掘，简述数据挖掘功能。
2．数据预处理的主要任务有哪些？
3．为什么不直接对操作数据库进行联机分析，而建立分离的数据仓库。
4．简述有哪些Apriori算法的变形方法可提高Apriori算法的效率？
5．简述数据仓库的定义，并论述其关键特征。
6．为什么需要预处理数据。
7．操作数据库系统与数据仓库的区别？
8．简述决策树分类方法的关键步骤。
三、计算题
1. 给定两个对象，分别用元组（26，10，23，8），（22，7，25，7）表示。
a)计算两个对象之间的欧几里德距离；
b)计算两个对象之间的曼哈顿距离；
2．假设15个销售价格记录已经排列如下：
4，6，12，15，18，30，35，37，40，48，92，95，145，156，157
a) 使用等频（等深）划分方法将它们划分为三个箱；
b) 分别用箱均值、箱边界光滑。
3. 给定两个对象，分别用元组（33，8，38，6），（28，6，35，8）表示。
c)计算两个对象之间的欧几里德距离；
d)计算两个对象之间的曼哈顿距离；
4．假设15个销售价格记录已经排列如下：
3，10，14，15，18，40，45，47，50，58，102，104，135，146，148
a) 使用等频（等深）划分方法将它们划分为三个箱；
b) 分别用箱均值、箱边界光滑。
四、问答题
数据挖掘具有广泛的应用，选取某个应用领域，给出几种数据挖掘在此领域的典型应用。