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XF076007-数据仓库与数据挖掘实验
发布时间: 2018-08-31 浏览次数: 56

数据仓库与数据挖掘实验教学大纲

Experiments of The Data Warehouse and Application

课程代码:XF076007学时:16学时学分:0.5学分

适用专业:空间信息与数字技术课程性质:选修

撰稿人:李俊清审定人:葛平俱

  

  1. 实验课的性质与任务

数据仓库与数据挖掘实验是数据仓库课程的重要教学环节,属于选修课程。通过相应的数据仓库与数据挖掘实验,使得学生掌握数据仓库规范、数据抽取、数据转换、数据装载、数据清洗、元数据管理以及数据质量管理的方法和操作。并在此基础上强化学生的实践意识、提高学生实际动手能力,激发学生对数据的应用创新能力。

二、实验目的与要求

通过本课程的学习,主要让学生掌握,掌握数据仓库规范、数据抽取、数据转换、数据装载、数据清洗、元数据管理以及数据质量管理的方法和操作,加深学生对数据仓库基本原理的理解。

每一个实验进行前,由任课教师讲清实验的基本原理、方法及要求;学生预习实验指导,理清实验目的和实验步骤。要求学生掌握各实验所需知识、操作方法或步骤,记录实验中所遇到的问题,并写出详细的实验报告。实验报告按照学校的统一格式填写。

三、实验项目设置情况

序号

实验项目名称

学时

开出要求

实验项目类型

必做

选做

基础型

综合设计

研究创新

演示

验证

1

Oracle操作练习

2


  

  

  

2

数据仓库规范练习

2





3

数据导入导出

2

  

  

  

  

4

数据转换整合

4

  

  

  

  

5

维度表清洗

2

  

  

  

  

6

元数据管理

2

  

  

  

  

7

数据质量管理

2

  

  

  

  

  

四、各实验项目教学内容

实验项目一:Oracle操作练习2学时

(一)实验目的要求

熟悉Oracle环境,练习基本操作

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1)熟悉Oracle环境

2)练习Oracle基本操作

实验项目二:数据仓库规范练习2学时

(一)实验目的要求

熟悉主流的数据仓库规范,并进行实验操作

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1)表级规范练习

2)字段级规范联系

实验项目三:数据导入导出2学时

(一)实验目的要求

熟悉Oracle数据的导入导出

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1Oracle数据导入

2Oracle数据导出

3Oracle数据结果图形查看

实验项目四:数据转换整合4学时

(一)实验目的要求

掌握数据仓库基本的转换和整合方法

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1)数据转换方法练习

2)数据整合方法练习

实验项目五:维度表清洗2学时

(一)实验目的要求

掌握数据清洗的基本方法,熟练掌握维度表的清洗方法

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1)从一张表中清洗维度表

2)从多张表中清洗维度表

实验项目六:元数据管理2学时

(一)实验目的要求

熟悉数据仓库元数据查看和分析的方法

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1)数据仓库元数据查看

1)数据仓库元数据分析

实验项目七:数据质量管理2学时

(一)实验目的要求

熟悉数据质量管理的要点

(二)实验材料和仪器设备

计算机,Oracle软件

(三)实验内容

1)练习查找数据质量问题的方法

2)数据质量问题处理

五、实验报告要求

1 形式:手写实验报告+电子数据结果。

2 内容包括:

1)实验题目;

2)实验内容;

3)实验工具及环境;

4)实验步骤和方法;

5)实验中的问题和解决方法;

6)讨论、心得。

六、课程考核方式及成绩评定

(一)考核方式

平时成绩:课堂提问/学习态度//ð课外资料收集整理//ð预习报告//实验报告//ð其他;

结课后考试:ð笔试//操作。

(二)课程成绩评定办法

成绩构成:

本课程根据学生的实验情况和实验报告进行考核,其中:实验结果演示10%、实验项目检查和教师提问50%、实验报告40%

  

七、实验应配套的主要仪器设备及台(套)数(以一个实验教学班为标准)

台式计算机,每人一台,安装Oracle软件

  

附:教学参考资料

1、选用的教材:

自编讲义

2、主要参考书:

[1]王志海,数据仓库,机械工业出版社,出版日期(200608月),第1版。

[2]陈志泊,数据仓库与数据挖掘,清华大学出版社,出版日期(200905月),第1版。

3、其他参考资料:

  


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