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1、《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與知識(shí)工程》課程教學(xué)大綱
一、課程基本信息
中文名稱:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與知識(shí)工程
英文名稱:
開課學(xué)院:計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院
課程編碼:
學(xué)分:2
總學(xué)時(shí):32
適用專業(yè):計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)術(shù)碩士,軟件工程學(xué)術(shù)碩士,軟件工程專業(yè)碩士
修讀基礎(chǔ): 數(shù)據(jù)庫(kù)原理及應(yīng)用
課程負(fù)責(zé)人:李建(教授)
主講教師:李建(教授);肖斌(副教授)
二、課程目的任務(wù)
1.課程地位作用(課程在實(shí)現(xiàn)培養(yǎng)目標(biāo)中的地位作用)
通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本概念、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)模型和開發(fā)過程的知識(shí),結(jié)合OLAP技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 使學(xué)生獲得開發(fā)和利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本技能,為學(xué)生以后從事數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的開發(fā)和維護(hù)
2、打下基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則,分類方法,聚類方法有深入的了解,并能夠在軟件開發(fā)過程中熟練掌握這些方法加以應(yīng)用。本門課程的開設(shè),旨在培養(yǎng)學(xué)生設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的能力、分析問題和解決問題的能力。
2.課程主要內(nèi)容(簡(jiǎn)述:主要內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)等)
(1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)導(dǎo)論
主要內(nèi)容
1)為何建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義和基本特征
3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)組織
4)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵技術(shù)
重點(diǎn):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念及基本特征
難點(diǎn):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)
(2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)過程和模型
主要內(nèi)容
1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生命周期
2)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)特點(diǎn)
3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型
重點(diǎn):概念模型、邏輯模型
3、、物理模型
難點(diǎn):元數(shù)據(jù)模型、粒度模型
(3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)
主要內(nèi)容
1)企業(yè)模型設(shè)計(jì)
2)概念模型設(shè)計(jì)
3)邏輯模型設(shè)計(jì)
4)物理輯模型設(shè)計(jì)
重點(diǎn):概念模型設(shè)計(jì)、邏輯模型設(shè)計(jì)
難點(diǎn):物理模型設(shè)計(jì)
(4)OLAP技術(shù)
主要內(nèi)容
1)OLAP基本概念
2)OLAP與多維分析
3)基于多維的OLAP
4)關(guān)系OLAP
重點(diǎn):OLAP基本概念、關(guān)系OLAP
難點(diǎn):多維的OLAP
第五章 數(shù)據(jù)挖掘(學(xué)時(shí)6)
主要內(nèi)容
1)數(shù)據(jù)挖掘概述
2)關(guān)聯(lián)挖掘
3)分類挖掘和預(yù)測(cè)
4)聚類挖掘
5)時(shí)間序列分析
重點(diǎn):數(shù)
4、據(jù)挖掘流程、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類挖掘
難點(diǎn):聚類挖掘、時(shí)間序列分析
3.學(xué)生應(yīng)達(dá)到的基本要求
要求學(xué)生具備數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基本知識(shí)和數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。通過本課程學(xué)習(xí),學(xué)生應(yīng)該掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基本理論、基本原理和實(shí)現(xiàn)技術(shù),對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)與應(yīng)用有一個(gè)整體的、系統(tǒng)的掌握,對(duì)OLAP技術(shù)以及各類模式的數(shù)據(jù)挖掘算法有較全面、深入的理解,以適應(yīng)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)新的發(fā)展趨勢(shì),并為實(shí)際應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
三、教學(xué)內(nèi)容與學(xué)時(shí)分配(課內(nèi)22學(xué)時(shí),實(shí)驗(yàn)10學(xué)時(shí))
(一)課堂教學(xué)(22學(xué)時(shí))
第一章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)導(dǎo)論(學(xué)時(shí)4)
1.1為何建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
1.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義和基本特征
5、
1.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的體系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)組織
1.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵技術(shù)
1.5數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品
第二章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)過程和模型(4學(xué)時(shí))
2.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)過程
2.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生命周期
2.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)特點(diǎn)
2.4概念模型
2.5邏輯模型
2.6物理模型
第三章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)(4學(xué)時(shí))
3.1 企業(yè)模型設(shè)計(jì)
3.2 概念模型設(shè)計(jì)
3.3 邏輯模型設(shè)計(jì)
3.4 物理輯模型設(shè)計(jì)
第四章 OLAP技術(shù) (4學(xué)時(shí))
4.1 OLAP基本概念
4.2 OLAP與多維分析
4.3 基于多維的OLAP
4.4 關(guān)系OLAP
第五章 數(shù)據(jù)挖掘(學(xué)時(shí)6)
5
6、.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
5.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
5.3分類規(guī)則挖掘和預(yù)測(cè)
5.4聚類規(guī)則挖掘
5.5時(shí)間序列分析
(二)實(shí)驗(yàn)教學(xué)(10學(xué)時(shí))
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的重要環(huán)節(jié),通過實(shí)驗(yàn),可以使學(xué)生全面地了解和掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘課程的基本概念、原理及應(yīng)用技術(shù),使學(xué)生系統(tǒng)科學(xué)地受到分析問題和解決問題的訓(xùn)練,提高運(yùn)用理論知識(shí)解決實(shí)際問題的能力。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)內(nèi)容與基本要求:
實(shí)驗(yàn)一 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建和ETL
理解數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的區(qū)別與聯(lián)系,掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立和ETL實(shí)現(xiàn)的基本方法及其Sql Server相關(guān)工具的使用。
實(shí)驗(yàn)二 多維數(shù)據(jù)組織與
7、OLAP
理解維、成員等基本概念及其之間的關(guān)系,理解多維數(shù)據(jù)集創(chuàng)建的基本原理與流程,掌握OLAP分析的基本過程與方法;
實(shí)驗(yàn)三 關(guān)聯(lián)挖掘
理解關(guān)聯(lián)挖掘的原理,掌握利用Sql Server(或SPSS)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的方法與步驟。
實(shí)驗(yàn)四 分類挖掘
理解分類挖掘的原理,掌握利用Sql Server(或SPSS)進(jìn)行決策樹分析的方法與步驟。
實(shí)驗(yàn)五 聚類挖掘
理解聚類挖掘的原理,掌握利用Sql Server(或SPSS)進(jìn)行聚類分析的方法與步驟。
四、考核方式與成績(jī)?cè)u(píng)定
1.考核方式:(筆試、論文、口試等)
完成課程論文一篇。
2.成績(jī)?cè)u(píng)定辦法:(平時(shí)成績(jī)、期末考試成績(jī)……等比例)
最終成績(jī)=論文成績(jī)70%+實(shí)驗(yàn)成績(jī)20%+平時(shí)成績(jī)10%
五、教材及主要參考書目
教 材:《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》陳京民 等編著,電子工業(yè)出版社
參考書:《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)》 W.H.Inmon著, 王志海 等譯,機(jī)械工業(yè)出版社,
《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》,韓家煒 著,范明,孟小峰 等譯,機(jī)械工業(yè)出版社
六:其他需要說明的問題
大綱執(zhí)筆人:李建
大綱審批機(jī)構(gòu):計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授委員會(huì)
2015年8月23日
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