山东大学软件学院数据仓库与挖掘复习精华：步骤详解+大数据4V理论

本资源是一份针对山东大学软件学院“数据仓库数据挖掘（双语）”课程的期末复习资料，由教师发放，旨在帮助学生准备期末考试。这份复习题集涵盖了数据分析的基本步骤和大数据的4V理论，以及数据处理中的关键环节。 首先，数据分析的六大步骤包括： 1. 明确分析目的：确定分析目标，构建分析框架，分解为具体分析点，如数据来源、角度和指标。 2. 数据收集：数据采集是大数据分析的前提，工具如物联网设备、系统日志和网络数据，强调数据量的重要性。 3. 数据处理：涉及数据清洗、集成、提取、归约和转换，确保数据质量与可用性。 4. 数据分析：涵盖数据统计和数据挖掘，侧重于实际应用和算法流程的理解。 5. 数据展现：利用图表和图形呈现分析结果，如饼图、柱状图等，以及更复杂的可视化工具。 6. 报告撰写：要求结构清晰，结论明确，提出解决方案，避免主观猜测，注重图表辅助表达。 大数据的4V理论指的是： - 数据规模大（Volume）：以PB、EB、ZB为单位，强调海量数据的存在。 - 数据价值高（Value）：强调将数据转化为商业价值的重要性。 - 数据类型多（Variety）：非结构化和半结构化数据占比大。 - 数据处理速度快（Velocity）：快速响应和决策的需求。 在数据处理中，四种基本度量尺度对应的不同集中趋势和离散度量方法： - 定类尺度（Nominal Level）：适用于平行分类，如类别标签。 - 定序尺度（Ordinal Level）：关注等级关系，如评分或排名。 - 定距尺度（Interval Level）：测量数值间的间隔，如温度度量。 - 定比尺度（Ratio Level）：具有绝对零点和可比较性，如长度或货币。 通过这份复习资料，学生可以巩固课堂上可能忽视的部分，特别是算法的应用和理解，同时熟悉历年考试的出题模式，提高备考效率。老师强调的最后一节课的复习非常重要，因此，考生应认真聆听并结合题目进行针对性学习。