数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

• 业务理解 • 数据理解 • 数据质量问题与预处理 • 数据分析常见陷阱 • 数据分析方法的选择 • 数据分析结果的评价 • 数据分析团队的组建 • 数据分析人才培养的难题

课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

作用域与可见性 对象的生存期 数据与函数 静态成员 共享数据的保护 友元 编译预处理命令 多文件结构和工程 深度探索

5.1 数据结构(了解) 5.2 测量数据预处理技术(了解) 5.3 数字滤波方法（掌握） 5.4 标度变换算法（掌握） 5.5 越限报警处理（了解） 5.6 系统的运算字长选择（掌握）

1. 通过一学期的课程学习，学会获取各种统计（对象）数据的获取方法。 2. 通过一学期的课程学习，学会获取各种统计（对象）数据的前期分析和预处理方法。 3. 面对获取统计数据，学会选择合适的方法，继而进行统计分析及下结论

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术

KDD*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支.为了进一步提高KDD*的智能性,设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统.利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能

• 火锅相关数据抓取 • 数据预处理 • 数据分析 – 海底捞运营分析 – 店铺选址分析 • 菜品关联分析 • 用户评论和评分的关联分析 • 顾客情感分析

一、作用域与可见性 二、对象的生存期 三、数据与函数 四、静态成员 五、共享数据的保护 六、友元 七、编译预处理命令