数据挖掘概述与实战应用：融合多学科的决策工具

《数据仓库与数据挖掘第一章概述(SUN)》PPT主要讲解了数据仓库与数据挖掘这一主题，它由孙家泽教授授课，邮箱为sunjiaze@xupt.edu.cn。课程涵盖了多个学科领域，如数据库、人工智能、机器学习、统计分析、模式发现、可视化技术以及信息检索，旨在让学生深入了解数据挖掘的理论基础和发展历程。 课程内容分为五个部分：数据挖掘概述、数据仓库与OLAP技术、数据挖掘技术、数据挖掘应用以及数据挖掘工具。在数据挖掘概述中，学生会学习到数据挖掘的基本概念和原理，理解其在决策支持中的作用。这部分强调了通过互联网资源和自我学习来扩展知识视野。 数据仓库作为关键环节，是数据挖掘的基础，学生将掌握OLAP（在线分析处理）技术，理解其与数据挖掘之间的联系。后续章节将深入探讨决策树、神经网络、关联规则、聚类分析、统计学习等常用数据挖掘技术，并介绍如何在诸如零售业（如啤酒与尿布案例）等典型行业中应用这些技术。 此外，教学还包括对数据挖掘工具的熟悉，如SPSS、WEKA、SQL Server 2005标准版和Excel，以及如何使用它们进行实际操作和数据分析。课堂讲授与自学相结合，通过考试（包括平时考勤、课堂讨论和大作业）来评估学生的理解和技能掌握程度。 课程参考书籍包括韩家炜的《数据挖掘：概念与技术（第二版）》和王欣等人的《SQLServer2005数据挖掘实例分析》，而WEKA手册和相关网站（如www.dmresearch.net和www.datawarehouse.com）则提供了丰富的学习资源。通过这些资源，学生不仅能提升数据挖掘的基本处理能力和动手能力，还能掌握如何解决实际问题。 这门课程的目标是培养学生的数据挖掘理论素养和实践经验，使他们能够在商业决策中有效地利用数据挖掘技术，推动企业的信息化进程。