《数据仓库与数据挖掘第一章概述(SUN)》.pptx

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的关键组成部分，它们主要涉及从海量数据中提取有价值信息的过程。数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的系统，它整合了来自多个源的数据，并提供了对历史数据的快速访问。而数据挖掘则是从这些存储的数据中发现潜在模式和知识的技术。 数据挖掘融合了多种学科，包括数据库管理、人工智能、机器学习、统计分析、模式识别、信息检索等。课程的目标在于使学生掌握数据挖掘的基本概念，例如数据挖掘过程、数据仓库的基本原理以及OLAP（在线分析处理）与数据挖掘之间的关系。此外，学生还需要熟练掌握常见的数据挖掘技术，如决策树、神经网络、关联规则、聚类分析和统计学习，并能将这些技术应用于实际问题中。 数据挖掘的课程体系通常分为几个部分：数据挖掘概述、数据仓库与OLAP技术、数据挖掘技术本身、数据挖掘的应用、使用的工具以及实例分析。学习数据挖掘不仅需要课堂学习，还需要自我研究和实践，通过使用如SPSS、WEKA、SQL Server 2005等工具来提升数据处理和实际操作能力。 数据挖掘的成绩评估通常结合平时表现、课堂讨论和大作业。推荐的参考资料包括专业书籍、实例分析和在线资源，如DMResearch.net和Datawarehouse.com。这些资源可以帮助学生深入了解数据挖掘的理论和实践。 数据挖掘的经典案例——“啤酒与尿布”揭示了数据挖掘在商业决策中的价值。通过对销售数据的深入分析，沃尔玛发现啤酒和尿布的销售之间存在关联，从而调整商品摆放策略，实现了销售额的增长。这个例子说明，数据挖掘的目标不仅仅是数据管理，更是为了获取信息并做出有根据的决策。 数据挖掘的定义涉及到从大量数据中提取出隐藏的、有用的、新颖的且可理解的模式。它的任务包括分类、预测、关联规则学习、聚类和异常检测等。数据挖掘过程通常包括数据预处理、选择、转换、挖掘、模式评估和解释等步骤。 数据挖掘技术的起源可以追溯到人工智能研究的转变，它从最初的理论探索转向实际应用，特别是随着信息爆炸时代的到来，如何从海量数据中提炼知识成为关键。KDD（数据库中的知识发现）和数据挖掘虽然起初有所区分，但现在常被视为同义词，都是为了从数据中提取知识，服务于商业智能和客户关系管理等领域。 数据仓库与数据挖掘是现代企业中不可或缺的工具，它们能够帮助企业从数据中挖掘潜在的价值，优化决策，提高运营效率，实现业务增长。通过深入学习和实践，个人可以在数据驱动的世界中发挥重要作用，解决复杂的问题并推动创新。