数据仓库与数据挖掘A

胡彦蓉

目录

  • 1 第一章 数据仓库概述
    • 1.1 授课安排
    • 1.2 数据仓库及其历史
      • 1.2.1 数据仓库的概念
        • 1.2.1.1 本节视频
      • 1.2.2 数据仓库特征
        • 1.2.2.1 本节视频
    • 1.3 数据仓库系统结构
      • 1.3.1 数据仓库系统的组成
        • 1.3.1.1 本节视频
      • 1.3.2 ETL
        • 1.3.2.1 本节视频
      • 1.3.3 数据仓库和数据集市的关系
      • 1.3.4 元数据及其管理
      • 1.3.5 数据集市和元数据管理视频
    • 1.4 数据仓库系统开发工具
    • 1.5 数据仓库与操作型数据库的关系
      • 1.5.1 本节视频内容
  • 2 第二章 数据仓库设计
    • 2.1 授课安排
    • 2.2 数据仓库设计概述
    • 2.3 数据仓库的规划和需求分析
    • 2.4 数据仓库的建模
    • 2.5 数据仓库的物理模型设计
    • 2.6 数据仓库的部署和维护
  • 3 第三章 OLAP技术
    • 3.1 授课安排
    • 3.2 OLAP概述
    • 3.3 OLAP的多维数据模型
    • 3.4 OLAP实现
  • 4 第四章 数据
    • 4.1 课程资料
  • 5 第五章 数据挖掘概述
    • 5.1 授课安排
    • 5.2 什么是数据挖掘？
    • 5.3 数据挖掘系统
    • 5.4 视频
    • 5.5 数据挖掘过程
  • 6 第六章 关联分析
    • 6.1 授课安排
    • 6.2 关联分析概念
    • 6.3 Apriori算法
    • 6.4 FP-growth树
    • 6.5 多层关联规则
    • 6.6 【扩充知识】机器学习——关联规则——支持度（support)、置信度（confidence）、提升度（Lift)
  • 7 第七章 序列模式挖掘
    • 7.1 序列模式挖掘概述
    • 7.2 AprioriAll算法
    • 7.3 AprioriSome算法
    • 7.4 FreeSpan算法
    • 7.5 PrefixSpan算法
  • 8 第八章 聚类分析
    • 8.1 聚类概述
  • 9 分类算法
    • 9.1 课件
  • 10 实验1 python基础
    • 10.1 讲解文本内容
    • 10.2 课程PDF
    • 10.3 实验代码
    • 10.4 实验报告封皮
  • 11 实验2-python
    • 11.1 讲解文本内容
    • 11.2 实验代码
    • 11.3 实验报告封面
  • 12 实验3--python
    • 12.1 讲解文本内容
    • 12.2 实验代码
    • 12.3 实验报告封面
  • 13 实验4--python
    • 13.1 讲解文本内容
    • 13.2 21.1实验代码
    • 13.3 实验内容2
    • 13.4 实验内容3
    • 13.5 实验报告封面
  • 14 实验5--python
    • 14.1 文本内容-NumPy模块
    • 14.2 第三方可视化数据分析图表
    • 14.3 数据
    • 14.4 思考题
    • 14.5 实验报告封面
  • 15 实验6--python
    • 15.1 实验 NumPy矩阵的基本操作
    • 15.2 实验 关联规则算法
    • 15.3 实验 商品零售购物篮分析
    • 15.4 实验报告封面
  • 16 实验7--python
    • 16.1 实验1 用关联规则分析方法推荐电影
    • 16.2 实验2 FP-growth算法
    • 16.3 实验3 教育平台的线上课程推荐策略
    • 16.4 实验报告封面
  • 17 实验8-python
    • 17.1 实验1 购物车分析
    • 17.2 实验2 基于关联规则的文本分析
  • 18 实验9--python
    • 18.1 实验1 聚类分析
    • 18.2 实验2 航空公司客户价值分析
    • 18.3 实验3 运输车辆安全驾驶行为分析
    • 18.4 实验报告封面
实验报告封面