数据仓库和数据挖掘技术复习提纲(2007-2008-2).docVIP

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 从传统数据库到数据仓库、数据仓库与传统数据库的区别。 数据仓库的定义及其基本特征。 数据仓库与数据挖掘的联系和区别。 二．数据仓库原理 数据仓库概念结构、总体层次结构及其结构模式。 数据集市概念、结构及其特性。 数据仓库系统的组成。 数据仓库的数据组织。 粒度。 数据仓库模型、星型模型、物理模型的性能问题。 元数据的定义、分类及作用。 三．数据仓库设计与开发 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。 数据仓库开发过程。 四．联机分析处理 OLAP 的相关概念及主要特征。 OLAP的数据模型。 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 休眠数据的定义、产生途径、查找及其解决方案。 脏数据的定义。 数据仓库的决策支持方式。 数据仓库应用实例（了解）。 六. 数据挖掘 什么是数据挖掘。 数据挖掘的步骤、主要功能。 数据挖掘的对象。 关联规则的基本原理、挖掘过程、分类。 Apriori 算法的基本思想，性质、执行过程。 基于Fp-tree的关联规则挖掘算法。 分类的定义、分类的步骤、分类方法的评估标准。 决策树的定义、用途。 ID3算法的原理、思想、执行过程。 遗传算法的基本概念、要素、处理流程。