《数据仓库与数据挖掘》课程简介.docx

数据仓库与数据挖掘(DataWarehouseandDataMining)总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。学时学分：3课程主要内容：数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。先修课程：C语言程序设计、离散数学、数据结构、数据库系统原理、操作系统原理等。适用专业：计算机科学与技术教材：MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.数据挖掘教程.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：1范明等译.数据挖掘概念与技术.北京：机械工业出版社，2008