### 数据仓库与数据挖掘课程实验知识点解析
#### 一、数据仓库基础知识
**1.1 数据仓库的概念**
数据仓库是一种用于存储和管理大量历史数据的系统，主要用于支持业务决策过程。它通过收集、整理和组织来自不同源系统（如事务处理系统）的数据，为用户提供一致的、集成的数据视图。
**1.2 数据仓库的特点**
- **面向主题**：数据仓库围绕特定业务主题组织数据，而不是像传统数据库那样按照应用程序的需求组织。
- **集成性**：数据仓库中的数据来源于多个异构数据源，需要进行清洗和转换，以确保数据的一致性和完整性。
- **非易失性**：一旦数据进入数据仓库，一般不再修改或删除，只进行定期更新。
- **随时间变化**：数据仓库记录历史数据的变化，支持趋势分析。
**1.3 数据仓库架构**
常见的数据仓库架构包括星型模式、雪花模式等。
- **星型模式**：中心事实表与多个维度表相连，形如星状。
- **雪花模式**：维度表进一步分解为多个子维度表，形成类似雪花的结构。
#### 二、数据挖掘基础概念
**2.1 数据挖掘定义**
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
**2.2 数据挖掘任务**
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
**2.3 数据挖掘算法**
常用的数据挖掘算法包括决策树、K-means聚类算法、Apriori算法、神经网络等。
#### 三、实验指导知识点
**3.1 实验环境配置**
- **Microsoft SQL Server 2000**：关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据仓库中的数据。
- **Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services**：提供OLAP服务和数据挖掘功能。
- **DBMiner 2.0**：数据挖掘工具，支持多种数据挖掘算法。
- **Java 运行时环境 (JRE 5.0)**：用于支持Java应用程序的运行。
- **WEKA 3.55**：开源数据挖掘软件，提供丰富的机器学习和数据预处理功能。
**3.2 实验项目**
- **实验1：安装数据仓库系统平台**
- 安装并配置Microsoft SQL Server 2000及其补丁。
- 安装数据分析环境所需的软件（如Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services、DBMiner 2.0等）。
- **实验2：构建数据仓库数据环境**
- 使用Case Studio 2.15建立星型数据模型。
- 将事务数据库中的数据（如Northwind数据库）加载到数据仓库中。
- 处理数据仓库中的数据备份与恢复。
- **实验3：多维数据分析**
- 使用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services进行多维数据集的创建和查询。
- 对数据仓库中的数据进行多角度分析。
- **实验4：基于数据仓库的数据挖掘实验**
- 应用DBMiner 2.0或WEKA 3.55对数据仓库中的数据进行挖掘，发现有价值的信息。
- **实验5：数据挖掘平台应用实验**
- 探索不同数据挖掘平台的功能差异，如Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services与WEKA之间的对比。
#### 四、总结
通过本实验的学习，学生不仅能够掌握数据仓库的基本操作技能，还能够了解数据仓库中数据的处理技术，以及基于数据仓库的自动数据分析技术的基本操作技能。此外，还能熟悉并掌握至少一种专用数据挖掘软件，从而具备处理和分析大规模数据集的能力。这对于学习数据仓库和数据挖掘的学生来说是非常宝贵的实践经验。
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