商务智能与数据挖掘课程论文

附表A1

西安欧亚学院

数据挖掘技术与实验课

程论文

题 目

西安市小寨商圈满意度因子分析

学生姓名 学生学号 所在分院 专 业 班 级 提交日期

李娜 12511500000426 金融学院 经济统计学

统本统计13级管理统计方向

二〇一六年5月

数据挖掘技术与实验课程论文

摘 要（宋体 3号字体 居中加粗） 空一行 在经济全球化的背景下，增强国际竞争力是企业生存的客观要求，也是企业发展壮大的必然选择。??(宋体 小4号字体 行距为“固定值”20磅 )

?? ?? ??

空一行 关键词（宋体 3号字体加粗）：关键词1；关键词2；关键词34号字体）

（宋体 小

数据挖掘技术与实验课程论文

目 录（宋体 三号字体加粗 居中） 空一行 1引言 ............................................................. 1 .

.

.

参考文献 .................................................

浙江理工大学硕士学位论文终端营销的数据挖掘与商务智能

目录

摘要........................................................................................................................... I Abstract ......................................................................................................................... I II 第1章绪论 .. (1)

1.1 研究背景 (1)

1.2 研究意义 (1)

1.3 国内外研究现状及发展动态 (1)

1.3.1 数据挖掘国内外研究现状及趋势 (1)

1.3.2 商务智能国内外研究现状及趋势 (4)

1.4 论文研究内容和框架 (4)

1.4.1 论文研究内容 (4)

1.4.2 论文框架 (5)

1.5 本章小结 (5)

第2章商务智能与数据挖掘相关理论 (6)

2.1 商务智能的含义 (6)

2.2 数据挖掘的含义 (6)

2.3 数据挖掘的几种主要技术算法 (7)

2.3

第6章 数据挖掘与商务智能技术

2012-3-4

6.1 商务智能概述6.1.1 商务智能技术的发展商务智能的定义商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析， 商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析，支持决 策过程的技术和商业处理流程， 策过程的技术和商业处理流程，其目的是为了使使用 者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。 者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。 商务智能是运用数据仓库、 商务智能是运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术 来处理和分析数据的技术， 来处理和分析数据的技术，它允许用户查询和分析数 据库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助 据库，进而得出影响商业活动的关键因素， 用户做出更好、更合理的决策。 用户做出更好、更合理的决策。

2/29 ©&® by H. Q. Feng, CUFE

6.1 商务智能概述(续) 商务智能概述(6.1.1 商务智能技术的发展(续) 商务智能技术的发展(商务智能的定义( 商务智能的定义(续)商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验 和假设，来促进对企业动态性的准确理解， 和假设，来促进对企业动态性的准确理解，以便提高 企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。

商务智能复习题

一、 名词解释

1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新

的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

2. OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处

理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

3. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存

放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

4. 数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐

含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 5. OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数

据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。

6. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维

关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。 7. 聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cl

试验设计及数据挖掘技术课程设计

（2011年11月10日）

一、均匀设计试验方案的构造（10/每小项，共20分）

已知一试验有四个因素，他们的试验范围及因素水平见表1： 表1、因素水平表 NO. X1 X2 X3 X4 1 20 80 200 120 2 25 85 250 125 3 30 90 300 130 4 35 95 350 135 5 40 400 140 6 45 450 145 7 50 150 8 55 155 9 60 160 10 65 165 11 70 170 12 75 1、请给出12拟水平的因素水平表 NO. X1 X2 X3 X4

2、请给出12拟水平的试验方案 NO. X1 X2 X3 X4

二、回归分析建模（15分/每小项，共30分）

表2、试验方案及结果 No. 1

1 20 80 200 120 2 25 80 200 125 3 30 80 250 130 4 35 85 250 135 5 40 85 300 140 6 45 85 300 145 7 50 90 350 150 8 55 90 350 155

数据挖掘课程教学大纲

课程名称：数据挖掘 课程名称：Loosen Data 课程编号：103186 课程类型：专业课 学 时：36

适用专业：统计学专业本科 先修课程：概率论、数理统计等 一、课程的性质、目的与任务

本课程是统计学专业的一门重要的专业课程。通过学习，使学生理解数据挖掘的基本流程，掌握数据挖掘的基本理论和技术，熟悉数据挖掘成果的显示；掌握数据挖掘的基本方法，能熟练地应用数据挖掘技术对现实数据进行有效的分析；结合相关统计软件能从大量统计数据中获取有价值的信息。

二、课程的内容（包括理论教学和实践教学）及学时分配 讲习题课 课 36 教 学 环 节 课 时 安 排 讨论实验上实课程毕业设计（论课 课 机 习 设计 文） 其它 合计 36 第一部分 总论（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘的基本概念和该课程的基本内容。 【教学内容】

数据挖掘的基本概念，包括统计数据分析的基本方法、数据库、统计建模等。

第二部分 数据挖掘的基本流程（6学时） 【目的要求】

了解数据挖掘在各部门应用的特点；熟悉数据挖掘的基本流程；掌握数据清洗、提取训练集的基本方法。 【教学内容】

数据挖掘在各部门应用的特

数据挖掘课程实验指导

董春玲

实验课程名称： 数据挖掘技术 英 文 名 称： the Techniques of Data Mining 课 程 编 号： 4144316 学院、专业、年级： 人口˙资源与环境学院 地理信息系统专业 教师所在单位： 人口˙资源与环境学院

山东师范大学实验教学指导

内容概要

一、SQL Server 2000 Analysis Services体系结构 二、SQL Server Analysis Serivices数据挖掘方法

1. 微软决策树的基本概念 2. 微软决策树的挖掘参数 3. 微软聚类算法

三、零售业数据挖掘系统的设计

1. 零售业（超市）的数据挖掘需求分析 2. 数据挖掘流程

3．零售行业的数据挖掘系统设计 4. 数据挖掘模型设计 5．数据仓库设计

四、数据挖掘模型的建构

1. 创建和连接数据库 2. 建立多维数据集（立方体）

主要内容：在建立多维数据集的基础上，分别完成基于数据仓库（OLAP多维数据集）、关系属据库，以及分别基于微软决策树、微软聚类算法的数据

商务智能与决策

第2章 数据仓库的基本原理2.1 数据仓库的体系结构2.1.1 数据仓库的体系结构 2.1.2 数据仓库中的关键名词

2.4 操作数据存储ODS2.4.1 ODS的概念 2.4.2 ODS的应用 2.4.3 DB—ODS—DW的3层体系结 构 2.4.4 ODS/DW、ODS/DB间的比 较

2.2 数据仓库的功能和特征 2.3 数据仓库的数据组织2.3.1 数据仓库的数据组织结构 2.3.2 数据颗粒度 2.3.3 数据的分割 2.3.4 数据仓库的数据追加技术 2.3.5 清理数据仓库的数据

2.5 外部数据和非结构数据2.5.1 外部数据的特征 2.5.2 为什么将外部数据放在数据仓 库 2.5.3 对外部数据进行管理的元数据 2.5.4 外部数据(非结构化数据)的 存储 2.5.5 外部数据的使用Slide 1

商务智能与决策

2.3 数据仓库的数据组织2.3.1 数据仓库的数据组织结构 2.3.2 数据颗粒度 2.3.3 数据的分割 2.3.4 数据仓库的数据追加技术 2.3.5 清理数据仓库的数据

Slide 2

商务智能与决策

2.3.1 数据仓库的数据组织结构

(1)数据组织结构 在数据仓库中，数据被分成4种级别，分别是：高度综合

瓦斯突出论文：数据挖掘DSPPCILABVIEW

【提示】本文仅提供摘要、关键词、篇名、目录等题录内容。为中国学术资源库知识代理，不涉版权。作者如有疑义，请联系版权单位或学校。

【摘要】煤矿安全生产的形势一直比较严峻，瓦斯突出已经成为煤矿安全的主要威胁之一。由于煤与瓦斯突出的各种影响因素内部存在的联系相当复杂[1]，并且瓦斯突出具有明显的非线性性和不确定性。同时现有的煤矿瓦斯突出预测系统也面临很多的亟待解决的问题，比如数据采集部分不够稳定，数据传输速度慢，传输过程容易受干扰，数据处理的效率和准确度不高等等。同时煤矿瓦斯预测系统是一个整体，包括瓦斯影响因素的采集，数据的传输和处理，这三个方面缺一不可。任何一方面在预测过程中出线问题都严重影响了瓦斯突出预测的实时性，可靠性，准确性。本文针对我国煤矿地质条件的复杂情况和现有的瓦斯预测系统存在的问题，使用数据挖据技术和PCI总线技术设计了预测精度较高的瓦斯突出预测系统。本文主要从以下三方面做了研究。一数据挖据在瓦斯突出预测中的应用。介绍了数据挖掘的概念和任务，综合比较和分析了各种数据挖掘算法，得出了适合瓦斯突出预测的粗集算法和基于动态核函数的SVM算法。通过分析瓦斯突出产生的机理和过程，使用层次分析法

数据挖掘期末论文框架例

数据挖掘在****中的应用

摘要：

关键词：

1． 引言

****概念数据挖掘概念

2． 国内外研究现状

总体描述

某某人在某篇文章提出***观点

3． 数据挖掘应用框架

流程图

步骤语言描述

4． 数据挖掘应用实例

写出实例按照应用框架一步步展开

5． 结论与展望

实例的结果和该领域未来应用趋势描述 参考文献：