山东大学数据仓库数据挖掘

山东大学的数据仓库数据挖掘课程主要涉及以下内容：

1. 数据仓库和OLAP技术：介绍数据仓库的概念、特点和架构，以及在线分析处理（OLAP）技术的原理和应用。

2. 数据挖掘基础：讲解数据挖掘的基本概念、任务类型、数据预处理、特征选择、聚类分析、分类分析等基础知识。

3. 数据挖掘算法：介绍常见的数据挖掘算法，包括关联规则挖掘、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。

4. 数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，包括WEKA、RapidMiner、KNIME等，并通过案例演示如何使用这些工具进行数据挖掘分析。

5. 应用案例：讲解数据挖掘在各个领域的应用实例，如市场营销、金融风险管理、医疗健康等。

通过学习这门课程，学生可以了解数据挖掘的基本概念和原理，掌握常见的数据挖掘算法和工具，以及了解数据挖掘在实际应用中的具体操作方法和应用场景。