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数据仓库和数据挖掘完整PPT套件

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简介：
本套PPT全面涵盖了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术架构及应用案例，旨在帮助用户理解和实施大数据分析解决方案。 这段文字介绍了一套包含数据仓库与数据挖掘课程全部内容的课件，非常适合新手学习使用。

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  • 数据仓库和数据挖掘完整PPT套件
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    本套PPT全面涵盖了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术架构及应用案例，旨在帮助用户理解和实施大数据分析解决方案。 这段文字介绍了一套包含数据仓库与数据挖掘课程全部内容的课件，非常适合新手学习使用。
     
  • 数据挖掘和数据仓库PPT
    优质
    本PPT深入浅出地介绍了数据挖掘与数据仓库的基本概念、技术应用及两者之间的关联性，旨在帮助初学者理解如何利用这些工具从大量数据中提取有价值的信息。 中科大软院数据挖掘与数据仓库课程的课堂讲义PPT。
     
  • 数据仓库与数据挖掘全套课程完整版课件（共117页）.ppt
    优质
    本资料为《数据仓库与数据挖掘》全套课程PPT，共计117页。内容涵盖数据仓库架构、ETL技术、OLAP分析及各类数据挖掘算法等核心知识点，适合初学者和进阶学习者使用。 第一讲 概述 第二讲 大数据时代 第三讲 云计算及其影响 第四讲 物联网及其影响 第五讲 数据挖掘方法与技术 第六讲 粗糙集 第七讲 人工神经网络 第八讲 分类数据挖掘 第九讲 关联规则挖掘 第十讲 聚类模式挖掘 第十一讲 Web 数据挖掘 第十二讲 数据挖掘工具及应用 数据库（DB）和数据仓库（DW），大数据处理技术与数据挖掘是当前数据处理领域的关键技术。这些技术的结合开辟了决策支持系统发展的新方向，建立有效的数据仓库被视为科学决策的基础。 课程学习的目标包括： 1. 掌握DB、DW、OLAP、DM以及DSS的基本概念及其工作原理。 2. 了解构建DW系统的流程和基于DW进行决策支持的方法，并掌握多维数据分析在OLAP中的应用。 3. 理解数据挖掘与知识发现（DM&KD）的理论基础，包括其基本原理和技术方法。 4. 掌握数据挖掘和知识发现的发展趋势。
     
  • 数据仓库及数据挖掘技术PPT
    优质
    本PPT讲解了数据仓库与数据挖掘的基础概念、关键技术及其应用实践，旨在帮助听众理解如何利用这些技术进行数据分析和决策支持。 数据仓库与数据挖掘技术：该资源由作者lenovo提供，单位为lenovo。内容包括： - 第1章 数据库、数据库管理系统与数据仓库 - 第2章 数据仓库原理 - 第3章 数据仓库设计.ppt - 第4章 联机分析处理.ppt - 第5章 数据挖掘算法.ppt - 第6章 统计类数据挖掘.ppt - 第7章 其他数据挖掘技术和工具.ppt - 第8章 数据仓库的应用和管理.ppt
     
  • 数据挖掘PPT经典(完整版)
    优质
    《数据挖掘PPT经典(完整版)》全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术方法和实际应用案例，适合初学者入门及专业人士参考。 数据挖掘（完整版）总结的PPT供大家学习。
     
  • 数据挖掘导论PPT（完整版）
    优质
    《数据挖掘导论》PPT提供全面的数据挖掘理论与实践知识，涵盖从基础概念到高级技术的所有关键领域。适合初学者和专业人士使用，帮助理解和应用数据挖掘方法。 《数据挖掘导论》全面介绍了数据挖掘的理论与方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的知识。该书涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类以及异常检测。除异常检测外，每个主题包含两章内容——前一章介绍基本概念、代表性算法和评估技术；后一章则深入探讨高级概念与算法，以帮助读者在掌握基础的同时了解更多重要的进阶话题。此外，书中还提供了大量示例、图表及习题来辅助学习。
     
  • 数据仓库、数据挖掘及商业智能(BI).ppt
    优质
    本PPT探讨了数据仓库、数据挖掘技术及其在构建企业级商业智能系统中的应用，帮助企业提升决策效率和竞争优势。 PPT内容丰富详实，共105页。主要内容包括：数据仓库概要、数据仓库的工作原理、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘的概念及其发展背景、技术分类以及电信行业的应用案例；此外还探讨了数据挖掘与知识管理的关系，并指出了国内在这一领域应用中存在的问题和挑战，最后展望了未来的发展趋势。
     
  • 数据仓库和数据挖掘课程实验
    优质
    《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。
     
  • 数据仓库数据挖掘任务.zip
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    本资料包涵盖了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术及应用案例。内容包括数据预处理、模式发现、预测建模等关键任务，并提供实战操作指导和代码示例，帮助用户掌握从数据到洞察的全过程。 UCI数据库中的UNS（用户知识水平）数据集包含了一个完整的数据挖掘作业数据集、程序及报告。
     
  • 数据仓库及数据挖掘教程电子课件完整版(第二版)
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    《数据仓库及数据挖掘教程电子课件（第二版）》是一套全面介绍数据仓库与数据挖掘原理和应用的课程资料。新版内容更加丰富，适合教学和自学使用。 《数据仓库与数据挖掘教程电子课件完整版（第2版）》