数据仓库与数据挖掘实验指南：初学者入门

"数据仓库与数据挖掘试验指导" 本文档是一份针对软件工程专业学生的数据挖掘和数据仓库试验教程，由陈少杰在2007年5月为计算机科学与信息工程学院的软件工程教研室编撰。文档旨在帮助初学者通过图文并茂的方式理解和实践数据挖掘的基本概念和技术。 数据挖掘，又称数据库中的知识发现（KDD），是通过分析大量数据以揭示隐藏的、有意义的模式的过程。它与信息检索不同，后者更多依赖于传统的计算机技术和明显的数据特征。数据挖掘系统通常包含多个组件，如数据预处理、模式发现和模式评估等，这一结构在提供的图表1-1中有所展示。 本实验指导书涵盖了数据挖掘的六种主要分析方法： 1. **分类(Classification)**：将数据项归类到预定义的类别中。 2. **估值(Estimation)**：预测数值属性的值。 3. **预测(Prediction)**：对未来事件的可能性进行估计。 4. **相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)**：发现项集之间的频繁模式。 5. **聚集(Clustering)**：无监督学习，将数据自动分组到相似的群体中。 6. **描述和可视化(Description and Visualization)**：提供数据的总结和视觉表示，便于理解。 7. **复杂数据类型挖掘**(Text, Web, 图形图像，视频，音频等)：处理非结构化和半结构化数据的挖掘。 《数据仓库与数据挖掘》的实验旨在让学习者掌握数据仓库的基础知识，如数据钻取、估值和聚集等操作，并通过实际操作理解其工作原理。实验要求学生预先熟悉实验指导书的内容，积极参与并应用所学知识解决问题。实验不仅加深对理论知识的理解，还强调动手能力和问题解决能力的培养，以确保学生能够符合课程大纲的要求。 在实验过程中，学生应积极预习，理解实验目标，并在实践中探索和应用数据仓库与数据挖掘的技术。这样的实践教学方式有助于将理论知识转化为实际技能，为未来在数据分析领域的工作打下坚实基础。同时，鼓励学生在实验过程中发现问题，提出改进建议，共同提升课程质量。