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数据仓库和数据挖掘涉及互联网数据的提取和分析。其核心原理及实现方法值得研究。

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简介：
这是一篇关于数据仓库与数据挖掘的学术论文，主要探讨了互联网数据挖掘的理论原理及其在实践中的具体实现。

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  • 数据仓库与数据挖掘：互联网数据挖掘的原理与实现
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    本书深入浅出地介绍了数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术和方法，并详细探讨了在互联网环境下进行数据挖掘的原理及其实现方式。 本段落探讨了互联网数据挖掘的原理及其实现方法，在数据仓库与数据挖掘领域具有一定的研究价值。文章详细分析了如何从海量互联网数据中提取有用的信息，并提出了一些有效的技术手段来实现这一目标，为相关领域的研究提供了参考和借鉴。
     
  • 数据挖掘和数据仓库PPT
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    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。
     
  • 数据仓库和数据挖掘课程实验
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    《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。
     
  • 数据仓库及数据挖掘实验报告
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    本实验报告深入探讨了数据仓库与数据挖掘的核心概念和技术应用。通过实际案例分析和操作实践，展示了如何构建高效的数据仓库系统，并运用各类算法进行数据挖掘以提取有价值的信息和知识。 通过该报告，你可以按照步骤进行实验学习，并掌握基本的数据仓库和数据挖掘方法。由于报告本身可以作为实验指导书，因此非常值得拥有。
     
  • Python数据挖掘：《Python数据分析与挖掘实战》源码及学习心得-源码
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    本资源包含《Python数据分析与挖掘实战》一书的完整源代码和学习笔记，适合希望深入理解并实践Python在数据科学领域应用的技术爱好者。 《Python数据分析与挖掘实战》一书涵盖了多个章节的内容： - 第1章：数据挖掘基础。 - 第2章：Python数据分析简介。 - 第3章：数据探索。 - 第4章：数据预处理。 - 第5章：挖掘建模。 - 第6章：电力窃漏电用户自动识别技术探讨。 - 第7章：航空公司客户价值分析方法研究。 - 第8章：中医证型关联规则的深度挖掘与应用。 - 第9章：基于水色图像进行水质评价的方法介绍。 - 第10章：家用电器用户的使用行为分析和事件识别策略。 - 第11章：应用系统的负载分析以及磁盘容量预测技术研究。 - 第12章：电子商务网站用户的行为模式分析及个性化服务推荐机制探讨。 - 第13章：财政收入影响因素的深度剖析与预测模型构建方法介绍。 - 第14章：基于基站定位数据进行商圈市场潜力评估的技术应用案例分享。 - 第15章：电商产品评论的情感倾向性自动识别技术研究。
     
  • 数据仓库及数据挖掘技术PPT
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    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
     
  • Python数据分析及挖掘实战_数据建模_数据挖掘_
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    本书深入浅出地讲解了如何使用Python进行数据分析和数据挖掘，并提供了丰富的实践案例来帮助读者掌握数据建模技巧。适合数据分析爱好者和技术从业者阅读。 本书共分为15章，并划分为基础篇与实战篇两大部分。在基础篇里，作者详细介绍了数据挖掘的基本原理；而在实战篇，则通过一系列真实案例的深入剖析来帮助读者获得项目经验并快速理解看似复杂的理论知识。 为了更好地理解和掌握书中所涉及的知识和理论，建议读者充分利用随书提供的建模数据，并借助相关软件工具进行上机实验。这样的实践操作能够有效加深对本书内容的理解与应用能力。
     
  • 关于数据仓库和数据挖掘的论文
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    本文探讨了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术应用及两者之间的联系。通过案例分析展示了如何利用数据仓库支持高效的数据挖掘过程，并提出了一些未来研究方向。 随着人类社会的发展，信息化和全球化已成为世界性的大趋势。信息技术的革新深刻地改变了人们传统的生活方式。在铁路货运方面，通过引入先进的信息技术手段，实现了所有铁路货运活动的有序化，在满足社会可持续发展的前提下取得了显著成效。
     
  • 关于数据仓库和数据挖掘的论文
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    本文深入探讨了数据仓库与数据挖掘技术的应用与发展，分析二者在大数据环境下的协同作用及面临的挑战，并提出未来研究方向。 数据挖掘论文可以参考相关文献资料。
     
  • 关于数据挖掘和数据仓库的论文
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    本文探讨了数据挖掘与数据仓库的关键概念、技术及其在大数据分析中的应用。文中通过案例深入剖析了如何利用这些工具和技术从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策制定过程。 ### 数据挖掘与数据仓库关键技术知识点 #### 一、数据挖掘概述 - **定义**: 数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的过程，旨在帮助企业从海量数据中提取有价值的知识和模式。 - **应用场景**: 在金融风险评估、市场营销策略制定、客户行为分析等领域广泛应用。 #### 二、数据仓库的重要性 - **背景**: 随着信息技术的发展和数据积累的速度加快，企业面临的数据量急剧增加。 - **目的**: 数据仓库用于存储和管理来自各种来源的数据，以便于高效地进行数据分析和决策支持。 - **特点**: 面向主题、集成性、不可更新性、随时间变化等特点。 #### 三、数据仓库与商业智能 - **商业智能（BI）**: 结合了数据仓库、决策支持系统、数据挖掘和人工智能等技术，提供了一套集成化的解决方案，帮助企业做出更明智的决策。 - **作用**: 商业智能通过可视化工具和报告，帮助企业领导者快速理解复杂的数据集，并据此做出战略规划。 #### 四、元数据的角色 - **定义**: 元数据是指“关于数据的数据”，在数据仓库中起着关键作用。 - **功能**: 帮助数据仓库项目团队理解和组织潜在数据源的物理布局；帮助用户有效利用数据仓库中的信息。 #### 五、元数据的分类 - **技术元数据**: 关注数据仓库系统的技术细节，如表结构、字段定义等。 - **商业元数据**: 描述业务层面的信息，如数据所有者、业务定义、数据来源等，帮助非技术用户理解数据的意义。 #### 六、元数据的管理和维护 - **所有权**: 定义谁有权创建、更新和维护元数据。 - **共享机制**: 确保元数据能够在不同部门和系统之间共享。 - **变更历史**: 记录元数据的变化情况，确保数据的一致性和准确性。 - **网络交换**: 支持元数据在网络环境中有效传输。 - **存储与访问**: 设计合理的元数据存储方式，支持多种工具访问元数据。 #### 七、元数据实例研究 介绍了一个基于微软元数据服务的元数据管理和维护系统的实例，并使用开放式信息模型来设计和实现元数据管理系统。 #### 八、元数据的内容 - **数据源信息**: 包括现有操作数据、历史数据和外部数据。 - **数据模型**: 如表名、关键字、属性、视图等。 - **映射关系**: 操作型环境到数据仓库环境的数据映射规则。 - **操作元数据**: 抽取历史、访问模式、审计跟踪等。 - **汇总算法**: 包括度量和维度定义、数据粒度、汇总方法等。 - **商业元数据**: 商业术语、数据所有者信息和费用策略等。 #### 九、元数据的作用 - **目录功能**: 帮助决策支持系统分析师快速定位所需数据。 - **映射指南**: 指导数据从操作环境到数据仓库环境的迁移过程。 - **汇总算法**: 支持数据的聚合和综合，便于高级分析。 #### 十、总结 - **重要性**: 在信息爆炸的时代背景下，数据仓库和数据挖掘对于企业而言至关重要。 - **挑战**: 如何有效管理和利用海量数据，提取有价值的信息并应用于实际业务中。 - **未来发展**: 随着技术的进步，数据仓库和数据挖掘将更加智能化，更好地服务于商业决策。