一、课程名称：数据仓库与数据挖掘。
data warehouse and data mining
二、课程编号：2440
三、学分学时：2学分 / 32学时。
四、使用教材：
han j等箸。范明，孟小明等译。数据挖掘：概念与技术(第二版) .机械工业出版社，2007.
五、课程属性：专业内选修课 / 选修课。
六、教学对象：计算机科学与技术专业本科生。
七、开课单位：计算机信息工程学院计算机系。
八、先修课程：数据库原理。
九、教学目标：
本课程是计算机科学与技术专业的专业内选修课程，主要讲授数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法。通过学习和实践，使学生了解数据仓库和数据挖掘系统的工作原理，掌握数据仓库的建模方法和数据挖掘中常用技术和方法，通过引导学生阅读参考书，扩大知识面，激发学生的学习兴趣。此外，利用思考题，培养学生的理论思维和解决实际问题的能力。
十、课程要求：
本课程为专业研讨课程。因此本课程采用课程讲授、课堂讨论、课程实验与案例分析等教学方式，实行互动式教学，并积极引导学生通过一些新的应用方向展开研讨。为了解决有限的授课时间与丰富内容之间的矛盾，教学内容应该进行合理剪裁，突出重点、难点知识的讲解，对于其它内容则可以让同学们在课外经过自学掌握。
十。一、教学内容：
本课程主要由以下内容组成：
第一章绪论（4学时）
知识要点：
1） 数据仓库和数据挖掘产生的背景。
2） 什么是数据挖掘。
3） 数据挖掘过程。
4） 数据挖掘的对象。
5） 数据挖掘的功能。
6） 模式的有趣性。
7） 数据挖掘系统的分类。
重点难点：数据挖掘的功能。
教学方法：1） 采用启发式教学方式。
2） 开展课堂讨论，例如数据仓库与传统数据库系统的对比等。
第二章数据仓库原理（4学时）
知识要点：1） 数据仓库概述。
2） 多维数据模型。
3） 数据仓库的系统结构。
4） 数据仓库的数据组织。
重点难点： 多维数据模型。
教学方法：本章内容面广，采用讲授与自学相结合的办法，引出问题，鼓励学生阅读文献并主动参与课堂讨论。
第三章 olap的基本原理及sql server2000 analysis service的使用（4学时）
知识要点：1） olap的基本概念。
2） rolap 与molap
3） olap的设计准则。
4） sql server2000 中olap服务器的使用。
重点难点：olap的基本概念与特点。
教学方法：讲授与自学相结合，主要采用启发式教学方式。
开展课程讨论，例如针对oltp与olap、rolap与molap进行讨论。
通过上机实践掌握sql server2000 analysis service的使用，并加深对多维模型的理解及olap操作的理解。
第四章数据预处理（2学时）
知识要点：1) 数据预处理的目的。
2) 数据清洗。
3) 数据集成和变换。
4) 数据规约。
5) 离散化和概念分层的生成。
重点难点：常用的数据预处理的方法。
教学方法：1） 本章以自学为主，讲授为辅。
2） 要求学生选阅读相关资料，然后对数据预处理的方法展开讨论。
第五章关联分析（4学时）
知识要点：1） 关联规则挖掘问题的提出背景及一般过程。
2） apriori算法及其改进算法。
3） 多层关联规则的挖掘。
4） 从关联规则到相关分析。
5） 基于约束的关联挖掘。
重点难点：apriori算法。
教学方法：1） 讲授+自学。
2） 对于算法基础较好的学生，可要求编写apriori算法。
3） 案例分析。
第六章分类与**（4学时）
知识要点：1） 分类与**的基本问题和方法。
2） 决策树方法。
3） 其他分类方法。
4） **。
重点难点：决策树方法。
教学方法：讲授+自学。
第七章聚类分析（6学时）
知识要点：1） 什么是聚类分析。
2） 聚类分析中的数据类型。
3） 主要聚类方法。
4） 划分方法：k-均值和k-中心点法。
5） 层次方法。
6） 基于密度的方法。
7） 基于网格的方法。
8） 孤立点分析。
重点难点：常用的聚类方法。
1） 重点：概念设计及逻辑设计。
2） 难点：物理设计。
教学方法：讲授+自学+上机实践。
第八章复杂类型数据的挖掘（4学时）
知识要点：1） 复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘。
2） 空间数据库挖掘。
3） 多**数据库挖掘。
4） 文本数据库挖掘。
5） web挖掘。
重点难点：web挖掘。
教学方法：讲授+自学+讨论。
十。二、实践环节：
本课程安排的上机实践全部为课外实验。主要内容为学习和掌握要sql server analysis service的安装和使用、数据仓库建模、多维数据浏览等操作。
十。三、教学参考：
1、参考教材。
abraham silberschatz等著。 杨冬青等译。 数据库系统概念(第4版). 机械工业出版社，2003
林宇等编著，数据仓库原理与实践，人民邮电出版社，2003
彭木根。 数据仓库技术与实现［ｍ］北京：电子工业出版社，2002.6
陈京民。数据仓库原理、设计与应用［ｍ］北京：中国水利水电出版社，2004.4
2、参考文献。
surajit chaudhuri ，umeshwar dayal. an overview of data warehousing and olap technology [m] microsoft research, redmond 2001
胡侃，夏绍玮。基于大型数据仓库的数据采掘。研究综述[ｊ]软件学报，1998,(9).
苏新宁，杨建林，江念年，等。数据仓库与数据挖掘[m].北京：清华大学出版社，2004.4.
张志军，夏传良，宋玲。 基于数据仓库的企业管理决策支持系统[j]. 计算机应用与软件 , 2005,(06)
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2001.
3、网络资源。
数据挖掘讨论组：
uci机器学习数据集：
南京大学机器学习与数据挖掘研究所：
数据挖掘研究院：
十。四、考核方式：
在考试成绩评定上采用平时（作业、实验、课堂讨论及拓展学习）、文献综述及课内考试相结合。探索拓展学习、讨论、提问积极学生适当加分的鼓励政策，充分发挥学生的创新创造能力。总分为100分，具体安排为：
平时成绩30%（另：拓展学习加分措施）
文献综述40%
期末考试（闭卷30%
开卷考试+文献综述。
十。五、课程说明：
本课程为专业研讨课程。
大纲编写人：陈慧萍。
大纲编写时间：2023年4月15日。
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