《数据仓库与数据挖掘》教学大纲
Data Warehousing and Data Mining
课程代码：M0111080／I1102Z91 总学时（理论+实践）： 32+16
学 分： 2.5 课程性质： 选修
课程类别： 专业课 先修课程：《数据库应用》
面向专业：信息管理与信息系统 开课单位：经济与管理学院
执 笔： 朱卫平 审 校： 周玲玲
一、课程的地位与任务
数据仓库与数据挖掘是近年兴起的新的信息处理技术，目的是通过抽取、转换、分析和模型化处理，从大量的现实数据库中获取决策所需的关键性数据。本课程是信息管理与信息系统专业学生的一门学科基础必修课，本课程的任务是使学生了解数据仓库的产生背景和含义，数据仓库的特征、数据组织及其体系化环境；掌握创建数据仓库的方法、模型和步骤；了解数据挖掘的基本概念和常用方法，数据挖掘系统的体系结构及运行过程。
二、课程主要内容与基本要求
第一章 数据仓库与数据挖掘概论
掌握数据数据仓库和数据挖掘的概念、理解数据挖掘的方法和技术。
第二章 数据仓库系统
掌握数据仓库系统的特点和作用，掌握数据仓库存储的数据模型，原数据的概念。
第三章 数据仓库的数据获取与管理
掌握数据仓库数据获取的方法，数据管理的方法。
第四章 数据仓库的设计、开发和应用
掌握数据仓库设计方法，数据仓库开发方法，了解数据仓库发展阶段。
第五章 联机分析处理（OLAP）
掌握OLAP的概念、OLAP的数据组织、OLAP的多维数据分析，理解OLAP体系结构，了解OLAP工具的评价。
第六章 文本数据挖掘与web挖掘
理解文本挖掘的概念，特征提取和表示，了解WEB挖掘。
第七章 决策树方法
掌握决策树概念，ID3算法，C4.5算法，了解IBLE算法。
第八章 粗糙集方法与关联规则挖掘
