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本压缩包内含有三个文件:pdf电子书，课程ppt幻灯片，及本书所用的数据库。 本书共分为 8 章和 1 个附录。第 1 章介绍企业数据资源管理，旨在说明数据仓库与数 据挖掘是企业数据资源管理的高级阶段，也是必然趋势。同时也介绍了数据仓库与数据挖 掘能为企业做什么。第 2 章介绍数据仓库的概念与结构，读者在学完本章后可以明白什么 是数据仓库，数据仓库是怎样构成的。第 3 章介绍数据仓库的设计与开发，在学完本章后， 读者可以根据需求设计自己的数据仓库，并逐步地建立自己的数据仓库(或数据集市)。第 4 数据仓库与 数据挖掘 章介绍数据仓库的一个重要应用——联机分析处理，读者可以理解多维数据分析的方法。 第 5 章介绍数据挖掘概述，在学完本章后，读者应能明白数据挖掘能做什么，有些什么方 法。第 6 章介绍数据挖掘中的一个重要的也是工作量最大的一个环节——数据预处理，在 学完本章后，读者应明白为什么要进行预处理，预处理的各种方法，并学会怎样进行数据 的预处理。第 7 章介绍数据挖掘中的常用算法，读者可以理解这些算法的基本思想，掌握 典型算法的应用。第 8 章结合一个实际案例介绍 SQL Server 2005 数据仓库与数据挖掘工具 及其应用。建议读者在本章学习的基础上，自己深入钻研 SQL Server 2005 的数据仓库与数 据挖掘工具。最后，以附录 A 的形式给出了一个简易的数据挖掘工具——Weka，旨在为本 课程的教学提供一个方便的实验环境。

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讨论了数据仓库的构建方法和数据挖掘技术的应用，介绍了使用分析服务器构建数据仓库及进行联机分析的方法，实现了一个利用决策树算法建立模型对顾客的信誉度进行分类的实例。

山东大学数据仓库数据挖掘2021期末考试复习题（含答案）

潘鹏老师给的复习题资料，202105

PPT内容很丰富，共105页，内容包含： 1、数据仓库概要； 2、数据仓库的工作原理； 3、联系分析处理OLAP； 4、数据挖掘概念、原由、发展； 5、数据挖掘的技术分类； 6、数据挖掘在电信行业的应用； 7、数据挖掘与知识管理； 8、数据挖掘国内应用存在的问题； 9、数据挖掘的未来发展

数据仓库和数据挖掘综述 概念、体系结构、趋势、应用

1、分类与预测的基本概念 2、决策树方法 3、分类规则挖掘的ID3算法 3、其他分类规则挖掘算法 4、分类规则的评估 5、微软决策树及其应用

1.1 数据库与数据库技术 1.1.1 数据、数据库与数据库系统 1.1.2 数据库系统的特点 1.1.3 数据库技术新发展 1.2 数据仓库 1.2.1 从传统数据库到数据仓库 1.2.2 数据仓库的基本特性 1.3 数据仓库及其数据分析工具 1.3.1 联机分析与数据挖掘 1.3.2 数据仓库与数据挖掘 1.3.3 数据仓库未来发展方向