數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種組織數(shù)據(jù)并將其編入一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的方法，而數(shù)據(jù)挖掘則是從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取重要數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘試圖通過(guò)依賴數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中編譯的數(shù)據(jù)來(lái)描述有意義的模式。這篇文章為大家?guī)?lái)UNSW COMP9318 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘課程難點(diǎn)講解。

一、課程概覽

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：(a) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型。(b) 實(shí)施數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：數(shù)據(jù)提取、清理、轉(zhuǎn)換和加載、數(shù)據(jù)立方體計(jì)算、物化視圖選擇、OLAP 查詢處理。

數(shù)據(jù)挖掘：(a)基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和 OLAP 系統(tǒng)的關(guān)系、數(shù)據(jù)預(yù)處理。(b) 挖掘技術(shù)和應(yīng)用：關(guān)聯(lián)規(guī)則、挖掘空間數(shù)據(jù)庫(kù)、挖掘多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)挖掘、挖掘序列和時(shí)間序列數(shù)據(jù)、文本挖掘等。授課材料將輔以項(xiàng)目/作業(yè)。

二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)難點(diǎn)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘是現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理和分析領(lǐng)域的關(guān)鍵概念，它們都涉及從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。以下是對(duì)這兩門(mén)課程難點(diǎn)的解釋?zhuān)?/p>

1. 數(shù)據(jù)整合與清理： 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要整合來(lái)自多個(gè)不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，這可能涉及不一致的數(shù)據(jù)格式、命名約定和數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何處理數(shù)據(jù)清理、轉(zhuǎn)換和集成，以確保倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的一致性和可用性。

2. 數(shù)據(jù)建模： 學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)適合特定業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)模型，包括維度模型和事實(shí)表的設(shè)計(jì)。這包括了解業(yè)務(wù)流程、確定維度和指標(biāo)，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。

3. ETL 流程： ETL(提取、轉(zhuǎn)換和加載)是將源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵步驟。學(xué)生需要了解如何設(shè)計(jì)和實(shí)施高效的 ETL 流程，以確保數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

4. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)： 學(xué)生需要了解不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)，如基于批處理的傳統(tǒng)架構(gòu)和基于流的現(xiàn)代架構(gòu)。他們需要權(quán)衡性能、可擴(kuò)展性和成本等因素，并選擇合適的架構(gòu)。

三、數(shù)據(jù)挖掘難點(diǎn)

1. 特征選擇和提?。?在數(shù)據(jù)挖掘中，選擇正確的特征對(duì)模型性能至關(guān)重要。學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何從原始數(shù)據(jù)中選擇和提取有用的特征，以提高模型的準(zhǔn)確性和可解釋性。

2. 算法理解與選擇： 數(shù)據(jù)挖掘涉及各種算法，如聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸和關(guān)聯(lián)規(guī)則。學(xué)生需要了解每種算法的原理、適用場(chǎng)景和參數(shù)調(diào)整方法，以便選擇和應(yīng)用合適的算法。

3. 過(guò)擬合和欠擬合： 數(shù)據(jù)挖掘模型容易出現(xiàn)過(guò)擬合(在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，而在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳)或欠擬合(無(wú)法捕捉數(shù)據(jù)的真實(shí)模式)。學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何識(shí)別和應(yīng)對(duì)這些問(wèn)題，以實(shí)現(xiàn)更好的泛化。

4. 評(píng)估和解釋模型： 學(xué)生需要了解如何評(píng)估模型的性能并解釋其結(jié)果。這包括使用適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)(如準(zhǔn)確率、召回率、F1 分?jǐn)?shù)等)評(píng)估模型，以及解釋模型在實(shí)際應(yīng)用中的預(yù)測(cè)。

5. 大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘： 隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，學(xué)生需要學(xué)習(xí)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的技術(shù)和方法，包括分布式計(jì)算、并行處理和高性能計(jì)算。

這些都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘課程的一些難點(diǎn)。了解這些難點(diǎn)并掌握相應(yīng)的技能將有助于學(xué)生在現(xiàn)實(shí)世界中有效地管理和分析數(shù)據(jù)。

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