数据仓库与数据挖掘技术复习提纲(2007-2008-2)

《数据仓库与数据挖掘技术复习提纲(2007-2008-2)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、数据仓库和数据挖掘技术复习提纲一．数据库、数据库管理系统与数据仓库1．从传统数据库到数据仓库、数据仓库与传统数据库的区别。2．数据仓库的定义及其基本特征。3．数据仓库与数据挖掘的联系和区别。二．数据仓库原理1．数据仓库概念结构、总体层次结构及其结构模式。2．数据集市概念、结构及其特性。3．数据仓库系统的组成。4．数据仓库的数据组织。5．粒度。6．数据仓库模型、星型模型、物理模型的性能问题。7．元数据的定义、分类及作用。三．数据仓库设计与开发1．数据仓库需求分析、逻辑模型设计的主要工作，星型模型设计的步骤。2．数据

2、仓库开发过程。四．联机分析处理1．OLAP的相关概念及主要特征。2．OLAP的数据模型。3．举例说明什么是OLAP的切片、上探、下钻操作。五．数据仓库的管理和应用1．休眠数据的定义、产生途径、查找及其解决方案。2．脏数据的定义。3．数据仓库的决策支持方式。4．数据仓库应用实例（了解）。六.数据挖掘1．什么是数据挖掘。2．数据挖掘的步骤、主要功能。3．数据挖掘的对象。4．关联规则的基本原理、挖掘过程、分类。5．Apriori算法的基本思想，性质、执行过程。6．基于Fp-tree的关联规则挖掘算法。7．分类的定义、分

3、类的步骤、分类方法的评估标准。8．决策树的定义、用途。9．ID3算法的原理、思想、执行过程。10．遗传算法的基本概念、要素、处理流程。