2014数据仓库与数据挖掘实验

1、第1章数据仓库与数据挖掘概述,随着信息技术的不断推广和应用，许多企业都已经在使用管理信息系统处理管理事务和日常业务。这些管理信息系统为企业积累了大量的信息。企业管理者开始考虑如何利用这些信息海洋对企业的管理决策提供支持。因此，产生了与传统数据库有很大差异的数据环境要求和从这些海洋数据中获取特殊知识的工具需要。本章目标：(1)了解数据仓库的发展与展望 。(2) 理解数据仓库的体系结构和参照结构。 (3) 初步了解数据挖掘技术、数据挖掘技术与工具 。(4) 掌握数据挖掘的应用 。,数据仓库与数据挖掘概述,1.1数据仓库的发展。

2、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文,第一章 数据仓库的基本概念,案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。,企业级数据库,市场部,分析程序1,分析结果1：前景很好,计划部,分析程序2,分析结果2：前景不好,第一章：数据仓库的基本概念,1-1 数据仓库的产生与发展传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。在数据共享、数据与应用程序。

3、SAS数据仓库与数据挖掘从业务数据中提炼决策支持信息的解决方案目 录SAS研究所和SAS系统1利用SAS技术建立你的数据仓库2SAS数据仓库的组成4SAS数据仓库的体系结构6SAS数据仓库的开发9SAS的数据仓库产品SASWA12SAS帮助。

4、 数据仓库与数据挖掘论文题目：浅析基于数据仓库与数据挖掘技术的决策支持系统指导老师： 班级： 学号：姓名： 专业：2012 年 11 月 2 日摘要通过对数据仓库与数据挖掘的学习和大致的了解,主要提出了一种基于数据仓库的数据挖掘系统的决策支持系统的框架。该文章把数据仓库、数据挖掘工具和知识库结合在一起，提高了数据挖掘的效率。增加了挖掘数据的效率和价值实用性！一、概述今天， 越来越多的企业认识到要从以往的事务处理和决策中总结经验，利用现有的数据进行分析和推理，建立企业的决策支持系统（DSS）以提高决策的质量。企业如果。

5、数据仓库与数据挖掘综述,概念、体系结构、趋势、应用,报告人：朱建秋 2001年6月7日,提纲,数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能 数据仓库应用 数据挖掘应用概述 数据挖掘技术与趋势 数据挖掘应用平台（科委申请项目）,数据仓库概念,基本概念 对数据仓库的一些误解,基本概念数据仓库,Data warehouse is a subject oriented, integrated,non-volatile and time variant collection of data in support of managements decision Inmon,1996. Data warehouse is a set of method。

6、第一章商务智能基本概念一数据仓库的发展与展望作为商务智能三大核心技术之一的数据仓库发源于处理日常业务的数据库。传统数据库在日常的业务处理中获得了巨大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。因为，管理人员常常希望能够通过对组织中的大量。

7、一、使用 Adventure Works DW 构建 OLAP 方案，查询主题为：2004 年 4 月讲英语的国家里各经销商对各个产品销售量情况（数据）第一步：创建项目第二步：连接数据源连接管理器连接测试成功第三步：创建数据源视图“选择数据源”“选择表和视图”的窗口第四步：创建和部署多维数据集数据源视图“多维数据集向导”欢迎窗口“选择生成方法”窗口“选择数据源视图”窗口维度结构配置属性第五步：部署进度多维数据集设计窗口“English Country Region Name”层次结构第六步：结果。

8、1数据仓库与数据挖掘试题一、 判断题(每小题 1 分，计 30 分，答题时每 5 个答案写在一起)1. 数据库作为数据资源用于管理业务中的信息分析处理。 （X）2. 数据库的查询不是指对记录级数据的查询，而是指对分析要求的查询。 （X）3. 关系数据库是二维数据（平面） ，多维数据库是空间立体数据。 （v）4. 数据进入数据仓库之前，必须经过加工与集成。 （V ）5. OLAP 使用的是当前数据；OLTP 使用的是历史数据。 （V）6. 对数据仓库操作不明确，操作数据量少。 （X）7. 数据集市实现难度超过数据仓库。 （X）8. OLAP 使用的数据经常更新；OLT。

9、实验一DTS的使用一实验目的：1了解MS SQL Server 2000的安装，熟悉MS SQL Server 2000数据库的使用环境2理解数据库和数据仓库的关系，为数据仓库建立数据库3熟练使用MS SQL Server 2000的DTS。

10、2011 广东科学技术职业学院信息检索竞赛班级： 10 网编 2 班 参赛队员 (打印并签名) ：1. 黄俊雄 2. 唐敬宁 3. 吴朝勇 4. 张裕添 日期： 2011 年 5 月 17 日摘要： .- 2 -前言 .- 3 -1.数据仓库与数据挖掘概述. .- 3 -1.1 数据仓库概念 - 3 -1.2 数据挖掘概念 - 3 -1.3 数据仓库与数据挖掘共同点 - 3 -2.数据仓库的设计和构架 .- 3 -2.1 数据仓库系统的架构 - 4 -2.2 数据仓库设计 - 4 -3.数据挖掘 .- 4 -3.1 主要功能 - 4 -3.2 数据挖掘的过程 - 5 -3.2.1 确定业务对象 - 5 -3.2.2 数据准备 - 5 -3.2.3 数据挖掘 - 5 -3.2.4 结果分析 - 5。

11、数据仓库与数据挖掘,日常生活的问题：人们在日常生活中经常会遇到这样的情况： 超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售； 保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些特征； 医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助；,企业面临的问题 经过多年的计算机应用和市场积累，许多企业保存了大量原始数据和各种业务数据, 它是企业生产经营活动的真实记录，由于缺乏集中存储和管理，这些数据不能为本企业加以利用, 不能进行有效的统计、分析及评估，无法将。

12、论文题目数据挖掘大作业院系名称：信 息 技 术 学 院专 业 年 级：11级网络工程物联网方向学 号：111124092学 生 姓 名：朱 玉 1目 录目 录I第1章 数据仓库和数据挖掘简介11.1数据简介11.2数据挖掘技术1第2章 创建。

13、教务处制第 1 页，共 5 页苏 州 大 学 实 验 报 告院、系 计科院 年级专业 软工嵌入式 姓名 学号课程名称 数据仓库与数据挖掘 成绩指导教师 张莉 同组实验者 实验日期 2018/3/19实 验 名 称 实验一 一. 实验目的：建立一个数据仓库收集和分析业务需求建立数据仓库。二. 实验内容：基于 sql 示例数据库的多维数据模型，创建一个新的数据仓库分析项目；定义数据源，定义数据源视图，定义多维数据集，部署“销售分析示例”项目；浏览已部署的多维数据集（自定义报表的生成） ；提高多维数据集的可用性和易用性（数字的显示，客户信息的显示）。

14、数据仓库与数据挖掘,第 1 章,数据仓库与数据挖掘概述,第1章,1.1 数据仓库概述 1.2 数据挖掘概述 1.3 数据仓库和数据挖掘的结合,1.1 数据仓库概述,1.1.1 从数据库到数据仓库1.1.2 从OLTP到OLAP1.1.3 数据字典与元数据1.1.4 数据仓库的定义与特点,1.1.1 从数据库到数据仓库,（1）“数据太多，信息不足”的现状（2）异构环境的数据的转换和共享（3）利用数据进行数据处理转换为利用数据支持决策,1.数据库用于事务处理,数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处理。它已经成为了成熟的信息基础设施。数据库中存放的数据基本上是保存当前数据。

15、数 据 仓 库 与 数 据 挖 掘实 验 报 告姓名：岩羊先生班级：数技2011学号：XXXXXX 实验日期：2013年11月14日目录实验4实验目的41熟悉SQLservermanager studio和VisualStudio2008软。

16、1. 技术瓶颈：海量数据收集海量数据存储海量数据多维分析等一系列的问题，即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住2. 资源投入：海量数据处理伴随着相应的硬件软件需求的增长，技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。3. 价值金矿。

17、数据仓库与数据挖掘课程实验 课程实验课程实验部分安排八个有代表性的上机实验与课程内容相呼应，每一个实验安排两学时。学生应在实际操作中规范地完成各项实验。更深入理解数据仓库及 OLAP 系统工作原理，构建数据仓库、熟练掌握 OLAP 操作。实验完成后，教师在实验结束前，现场验收学生的完成情况，并给出现场评定，最后结合实验报告给出实验成绩。实验一 认识 sql server2000 一、 实验目的1、 通过某个商用数据库管理系统的安装使用，初步了解 DBMS 的工作环境和系统构架。2、 熟悉对 DBMS 的安装。搭建今后实验的平台。3、 了解所选 。