1、第 1 章 数据挖掘和数据仓库概述1.1 数据挖掘引论1.1.1 数据挖掘的由来1.1.2 数据挖掘的定义图 1-1 数据挖掘的过程1. 确定业务对象2. 数据准备3. 数据挖掘4. 结果分析与知识同化1.1.3 数据挖掘的功能1. 概念描述2. 关联分析3. 分类与预测4. 聚类分析5. 偏差分析1.1.4 数据挖掘的常用方法1. 聚类分析2. 决策树数据仓库与数据挖掘技术3. 人工神经网络4. 粗糙集5. 关联规则挖掘6. 统计分析1.2 数据仓库引论1.2.1 数据仓库的产生与发展1.2.2 数据仓库的定义1.2.3 数据仓库与数据挖掘的联系与区别1. 数据仓库与数据挖掘的联系2. 数据
2、仓库与数据挖掘的区别1.3 数据挖掘的应用1.3.1 数据挖掘的应用领域1. 金融业2. 保险业3. 科学研究4. 市场营销5. 客户关系管理6. 其他领域1.3.2 数据挖掘案例1. 竞技运动中的数据挖掘2. 超市中的数据挖掘3. 站点访问量分析中的数据挖掘4. 通过数据挖掘进行个性化服务数据仓库与数据挖掘技术5. “体育精品”体育用品公司1.4 常用数据挖掘工具1.4.1 数据挖掘工具的种类1. 按使用方式分类2. 按数据挖掘技术分类3. 按应用范围分类1.4.2 评价数据挖掘工具优劣的指标1.4.3 常用数据挖掘工具1. SPSS 图 1-2SPSS 界面2. SAS数据仓库与数据挖掘技
3、术图 1-3SAS 界面3. SQL Sever 2005图 1-4Microsoft SQL Server 2005 数据挖掘平台界面4. Weka数据仓库与数据挖掘技术图 1-5Weka 界面5. MATLAB图 1-6MATLAB 的界面习题 11. 数据挖掘技术涉及哪些技术领域？2. 数据挖掘的源数据是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？数据仓库与数据挖掘技术3. 数据挖掘的具体功能有哪些？4. 数据挖掘技术主要包含哪几种？5. 数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？6. 数据挖掘可以应用在哪些领域？7. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？8. 举例说明数据挖掘与数据仓库的关系。9. 举例说明数据挖掘从数据仓库中挖掘的信息有哪些？10. 搜索数据挖掘的应用实例。11. 数据挖掘工具的主要指标有哪些？12. 常用数据挖掘工具有哪些？各有什么特点？
