数据仓库与数据挖掘课程大纲解析

"《数据仓库与数据挖掘》是一门针对计算机科学与技术本科以及信息管理与信息系统专业的选修课程，旨在让学生掌握数据仓库和数据挖掘的核心概念、技术和应用。课程包括数据仓库的系统框架、设计与开发，OLAP技术，数据预处理，数据挖掘原语、语言和系统结构，以及概念描述等内容，帮助学生具备知识发现与分析的能力，为他们未来深造打下基础。" 在这门课程中，首先会介绍数据挖掘的基本概念，包括其发展历程、功能和应用，让学生理解数据挖掘不仅仅是对大量数据的简单处理，而是一种科学的、系统的方法来发现有价值的信息。接着，课程会深入探讨数据仓库，解释它与数据挖掘的关系，明确两者在数据处理流程中的角色和差异。数据仓库是数据挖掘的重要基础，学生需要理解其基本结构和实现方式，以及如何通过OLAP(在线分析处理)技术在数据仓库中进行多维数据分析。 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，课程将涵盖数据清洗、集成、变换、归约、离散化和概念分层生成等方法，强调预处理的目的和重要性。这部分内容旨在培养学生的数据清洗和预处理能力，为后续的数据挖掘做好准备。 在数据挖掘原语、语言和系统结构的学习中，学生将学习如何定义数据挖掘任务，掌握一种数据挖掘查询语言，并理解数据挖掘系统的整体架构。这将帮助他们能够实际操作数据挖掘工具，执行特定的挖掘任务。 最后，课程会讲解概念描述，包括数据概化和解析特征化，这是数据挖掘中用于识别数据模式和特征的过程。通过这一部分的学习，学生将能够理解和运用这些方法来描述和比较数据集中的关键特征。 《数据仓库与数据挖掘》课程涵盖了从数据获取、处理到知识发现的全过程，旨在培养学生的数据洞察力和解决实际问题的能力，使其能够在大数据时代中有效地利用数据资源，为企业决策提供支持。通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握理论知识，还能获得实际操作数据挖掘工具的实践经验，为他们的职业生涯增添重要技能。