数据仓库与商务智能基础：第1-3章要点解析

"《数据仓库与商务智能》是关于数据仓库和数据挖掘的课程资料，由浙江大学计算机学院人工智能研究所的钱沄涛教授编写。课程涵盖了数据仓库的概述、数据模型、设计、加载技术、系统架构、实现技术，以及数据挖掘的各种方法，如关联规则、分类、预测、聚类、时序数据挖掘和Web数据挖掘。教学方式以课堂教学为主，辅以课外阅读和课程论文撰写，考核方式包括课程论文和大组报告。推荐教材和参考书包括《Building the Data Warehouse》、《基于数据仓库的数据挖掘技术》、《DATAMINING CONCEPTS AND TECHNIQUES》、《数据仓库与数据挖掘技术》以及《Machine Learning》。" 数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的关键组成部分，它们在商业决策支持和智能分析中发挥着重要作用。数据仓库是一个专门设计用于高效查询和分析的历史性数据集合，它通常从多个业务系统中抽取、转换和加载（ETL）数据，以支持管理和决策制定。数据仓库的发展始于20世纪80年代末，NCR为沃尔玛创建的第一个数据仓库是一个里程碑式的事件。随着技术的进步，数据仓库的架构逐渐演变为分布式对象模型，允许更灵活的系统设计和用户访问。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，包括关联规则挖掘（如市场篮子分析）、分类（预测类别归属）、预测（如时间序列分析）、聚类（分组相似数据）、时序数据挖掘和Web数据挖掘。这些方法帮助企业理解消费者行为、预测市场趋势、优化运营效率和提升服务质量。 课程强调理论与实践相结合，学生除了课堂学习，还需要阅读相关文献、撰写深入的课程论文，论文需涵盖数据仓库和数据挖掘的综述，并对某一专题进行深入分析。此外，通过大组报告和交流，学生能进一步提高沟通和协作能力。 参考书籍提供了丰富的学习资源，例如W.H.Inmon的《Building the Data Warehouse》详细介绍了数据仓库的构建，而Jiawei Han和Micheline Kambr的《DATAMINING CONCEPTS AND TECHNIQUES》则深入探讨了数据挖掘的技术和方法。这些资源有助于学生全面理解数据仓库与数据挖掘的核心概念和技术。