"该资源是上海交通大学软件学院的‘数据仓库与数据挖掘’课程的相关资料,由王东教授主讲。课程关注数据仓库和数据挖掘技术的发展,与云计算和大数据的关联,以及在企业信息系统中的应用。课程内容涵盖数据仓库的基础、数据挖掘的技术,以及在实际业务场景中的应用案例。此外,课程还提到了信息系统的挑战、分类、工程方法论和实践。" 在当前信息化社会,数据仓库与数据挖掘成为了关键的技术领域。数据仓库是一种用于分析和报告目的的集中式存储系统,它从各种源系统中抽取、转换和加载(ETL过程)数据,以便进行高效的数据分析。数据仓库的设计旨在支持决策制定,通过提供历史数据视图和数据整合,帮助用户理解业务趋势和模式。 数据挖掘,则是从大量数据中发现有价值信息的过程,它利用统计、机器学习和人工智能等技术来识别模式、建立预测模型或规则。数据挖掘通常包括预处理、选择、转化、建模和评估等步骤,其目标是揭示隐藏在数据中的知识,为企业策略提供依据。 课程提到,随着互联网应用的普及和智慧产业的发展,数据量呈现爆炸性增长,催生了大数据时代的到来。大数据的特点包括高容量、高速度、多类型和价值密度低,这使得传统的数据处理方法不再适用,因此需要云计算等新技术来处理和分析这些海量数据。 课程结构包括了多个章节,不仅探讨数据仓库和数据挖掘的基本概念,还介绍了信息系统工程的方法论和实践,如信息工程与总体数据规划、信息资源管理和标准、信息系统分类及其描述等。此外,通过具体的案例,如某企业集团的整体系统集成关系图,展示了数据仓库与数据挖掘在企业级应用中的实际应用场景,如财务、生产、销售和风险管理等系统的集成。 詹姆斯·马丁的信息工程方法论强调以数据为中心,而非处理为中心,这一思想在现代企业信息系统中得到了广泛应用,指导着数据驱动的决策和业务流程优化。通过这门课程,学生可以深入理解如何利用数据仓库和数据挖掘技术解决实际业务问题,提升企业的智能化水平和竞争力。
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