"数据仓库与数据挖掘综述及学习方法"

数据仓库与数据挖掘是一门涉及多个学科领域知识的课程，主要介绍了数据挖掘的概念、理论及其发展，以及数据挖掘技术及其在实践中的应用。该课程的目标是通过系统地学习，掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程、数据仓库的概念和 OLAP 与数据挖掘的关系，以及掌握数据挖掘的常用技术和应用方法，具备运用数据挖掘技术解决问题的能力。课程体系包括数据挖掘概述、数据仓库与 OLAP 技术、数据挖掘技术、数据挖掘应用、数据挖掘工具和数据挖掘实例。学习方法包括课堂讲授、自学和利用因特网查阅相关资料，以及熟悉常用的数据挖掘软件，提高数据挖掘的基本处理能力和动手能力。成绩考核主要包括考试成绩、平时考勤、课堂讨论和大作业。参考资料包括《数据挖掘：概念与技术》等相关资料。 数据仓库与数据挖掘是一门涉及多个学科领域知识的课程。孙家泽教授通过《数据仓库与数据挖掘第一章概述(SUN)》.pptx课件提供了详细的课程介绍和目标。数据挖掘是一门融合了数据库、人工智能、机器学习、统计分析、模式发现、可视化技术和信息检索等多个学科领域知识的课程。该课程系统地介绍了数据挖掘的概念、理论及其发展，重点介绍了数据挖掘技术及其在实践中的应用。通过学习该课程，学生将掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程、数据仓库的概念和 OLAP 与数据挖掘的关系，掌握数据挖掘的常用技术，熟悉数据挖掘技术在典型行业的应用方法，具有运用数据挖掘技术解决问题的能力。 数据挖掘的课程体系包括数据挖掘概述、数据仓库与 OLAP 技术、数据挖掘技术、数据挖掘应用、数据挖掘工具和数据挖掘实例。学习方法主要包括课堂讲授及自学，通过理解数据挖掘的基本概念和原理，充分利用因特网，查阅相关资料，拓展知识面，熟悉常用的数据挖掘软件，提高数据挖掘的基本处理能力和动手能力。成绩考核主要包括考试成绩，平时考勤，课堂讨论和大作业。 参考资料包括韩家炜的《数据挖掘：概念与技术（第；以及其他相关资料。通过系统地学习数据仓库与数据挖掘这门课程，学生将能够掌握数据挖掘的基本概念和技术，具备运用数据挖掘技术解决问题的能力，为将来的工作和研究打下坚实的基础。