电子商务10级张泽果：数据仓库与数据挖掘实操研究

《数据仓库与数据挖掘》毕业论文是针对10级电子商务专业的学生张泽果撰写的，该论文深入探讨了数据仓库与数据挖掘的相关理论和实践应用。首先，作者从数据仓库的概念出发，介绍了五个不同的定义，强调了数据仓库的核心特征，如面向主题、集成、时间相关性以及支持决策制定。数据仓库与数据挖掘紧密相连，前者是后者的基石，提供数据支持，而数据挖掘则是对这些数据进行深入分析以提取有价值的信息。 第二章详细讨论了创建数据仓库的过程，涉及数据仓库的来源，包括可能来自不同业务系统和数据源的整合，以及数据表的结构设计，强调了数据清洗和预处理的重要性。 第三、四、五章分别聚焦于关联规则挖掘、分类挖掘和聚类挖掘。每个章节都通过实际案例背景引入，说明数据挖掘在现实生活中的应用。例如，利用Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services工具，学生演示了如何操作并构建模型，解释了规则发现或分类分析的具体步骤。模型的解释部分，作者解析了挖掘结果的商业价值和解读方法。 每种数据挖掘技术的应用部分，不仅展示了技术操作，还揭示了如何将挖掘结果转化为可执行的战略，以帮助企业决策。小结部分总结了本章的主要内容和关键点，强调了实践与理论相结合的重要性。 这篇论文旨在帮助读者理解数据仓库的基本原理，掌握数据挖掘的基本方法，并将其应用于实际商业场景中，提升企业的数据分析能力和决策效率。通过阅读这篇论文，读者不仅能了解到数据仓库与数据挖掘的理论框架，还能获得关于如何在信息技术学院的电子商务专业背景下运用这些工具的实践经验。