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香港理工大學COMP5121(數據挖掘與數據倉庫應用)課程的目標是讓學生能夠：更有效地利用數據庫中存儲的數據，在數據倉庫中創建一個干凈、一致的數據存儲庫，利用不同層次和類型的數據摘要來支持管理決策。如果你想要獲得該課程的更多信息或者想尋求專業人士進行課程輔導，那么你可以點擊藍字，隨時聯系海馬課堂7*24H在線客服~
在海馬課堂輔導完該課程后，學生將能夠：
a) 了解數據倉庫的需求;
b) 識別典型數據倉庫架構中的組件;
c) 設計一個數據倉庫來支持業務問題的解決;
d) 了解典型的知識發現過程及其不同之處
流行的商業數據挖掘軟件提供的算法;和
e) 獲得一些流行的數據挖掘軟件的實踐經驗。
1. 數據倉庫和數據挖掘導論
概述：介紹數據倉庫和數據挖掘的基本概念。
應用領域：討論在商業和金融領域的潛在應用。
定義和術語：解釋關鍵術語和定義。
2. 數據倉庫的基礎
定義：闡述數據倉庫的基本概念。
操作數據庫與數據倉庫的區別：區分操作數據庫與數據倉庫的功能和應用。
3. 數據倉庫架構和設計
架構類型：介紹兩層和三層架構。
數據模型：詳細講解星型模式和雪花型模式。
數據特征：討論靜態數據和動態數據。
元數據和數據集市：解釋元數據的概念和數據集市的作用。
4. 數據處理技術
數據復制與捕獲：介紹數據復制、捕獲和索引技術。
數據轉換和清理：講解數據轉換和清理的過程和方法。
聯機分析處理(OLAP)：介紹OLAP及其應用。
多維數據庫和數據立方體：討論多維數據庫的結構和數據立方體的使用。
5. 數據挖掘和知識發現
數據挖掘生命周期：描述數據挖掘的完整過程。
預處理和數據轉換：介紹數據預處理和轉換的技術。
問題和應用類型：討論不同類型的數據挖掘問題和應用場景。
6. 關聯規則挖掘
基本概念：介紹關聯規則挖掘的基本概念。
Apriori算法：詳細講解Apriori算法。
規則類型：討論二元、定量和廣義關聯規則。
興趣度量：解釋關聯規則的興趣度量。
海馬課堂專業課程輔導
1.擁有4000+嚴選碩博學霸師資。針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師。
2.根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排。
3.中英雙語詳細講解課程中的考點、難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。
閱讀原文：http://m.brains-tank.com/news/22293_56.html
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