《数据仓库与数据挖掘课程实验》是一门结合理论与实践的教学课程，旨在通过实际操作加深学生对大规模数据分析技术的理解。该课程涵盖了建立数据仓库、设计ETL过程以及运用多种算法进行数据挖掘的全面实验指导，帮助学习者掌握商业智能和大数据分析的关键技能。
### 数据仓库与数据挖掘课程实验知识点解析
#### 一、课程概述
本课程名为“数据仓库与数据挖掘”，旨在通过一系列实验帮助学生掌握相关理论和技术。总共设置了8个学时，分为五个实验项目：安装配置数据仓库系统、构建数据环境、多维数据分析、基于数据仓库的数据挖掘以及应用专用软件进行分析。
#### 二、实验目标
1. **基础操作技能**：学会独立完成数据仓库系统的安装与配置。
2. **处理技术掌握**：学习如何对数据仓库中的事务和备份数据进行有效的建模及转换，确保其质量和可用性。
3. **数据分析能力培养**：通过使用现有的工具和技术探索数据中的潜在模式和趋势，提升多维分析技能。
4. **软件熟练度提高**：要求学生精通一种如DBMiner或WEKA等的数据挖掘工具，并能处理文本或电子表格数据。
#### 三、实验环境
- Microsoft SQL Server 2000
- Microsoft SQL Server Analysis Services（支持OLAP）
- DBMiner 2.0 数据挖掘软件
- JRE 5.0 运行时环境
- WEKA 3.55 开源数据挖掘平台
#### 四、实验项目详解
1. **安装数据仓库系统**
- 安装Microsoft SQL Server及其补丁包。
- 配置数据分析所需软件。
2. **构建数据仓库环境**
- 使用Case Studio建立星型模型，并在SQL Server中创建物理数据库。
3. **多维数据分析**
利用Analysis Services进行OLAP技术的运用，探索和分析多维度的数据集。
4. **基于数据仓库的数据挖掘实验**
运用DBMiner或WEKA等工具执行预处理、特征选择及模型训练与评估步骤。
5. **综合应用实验**
完成一个完整的项目，包括定义目标、收集整理数据以及利用所学算法进行分析。
通过这些实践环节，学生不仅能获取理论知识，还能够掌握关键的技能，为未来的职业发展打下坚实的基础。
5星
