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大数据技术专业《数据仓库与数据挖掘—第二章 数据仓库建模 第三节 雪花模型设计与应用》课程思政课堂教学设计
数据仓库与数据挖掘
教学设计

大数据技术专业《数据仓库与数据挖掘—第二章 数据仓库建模 第三节 雪花模型设计与应用》课程思政课堂教学设计

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发布日期:2026-01-30

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适用专业(1)

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版权说明及权利通知
课程名称

数据仓库与数据挖掘

授课对象

大数据技术专业

授课内容

数据仓库建模—雪花模型设计与应用

课时

1.00

课程类型 A.思想政治理论课;B.通识课;C.专业课;D.实践课;
教学目标

知识目标


掌握雪花模型的核心结构、层级关系及设计原则,理解雪花模型与星型模型的区别与适用场景,能完成简单复杂场景(如连锁超市销售)的雪花模型设计。

 

能力目标


提升复杂数据梳理、多层级建模逻辑分析能力,能根据业务场景精准选择建模类型,优化模型设计,培养严谨的技术思维和问题解决能力。

 

思政目标


1.强化严谨细致的职业态度,明确雪花模型层级设计的规范性直接影响数据查询效率和分析准确性,杜绝敷衍了事的工作作风;


2.培养辩证思维和优化意识,学会对比分析星型、雪花模型的优劣,树立“精益求精、适配场景”的技术理念;


3.厚植职业担当,认识复杂建模对企业精细化管理的支撑价值,主动提升专业技能,服务企业高质量发展。

课程思政 融入知识点

教学重点


雪花模型的层级结构、设计流程,雪花模型与星型模型的区别与适用场景,能结合连锁超市场景完成基础雪花建模。

 

教学难点


雪花模型多层级维度表的拆分与关联逻辑,根据业务场景精准选择建模类型;将“精益求精”“辩证思维”等思政元素与复杂建模教学自然融合。

融入方式

1.对比辨析式:通过星型与雪花模型的优劣对比,融入辩证思维教育,引导学生树立“适配场景、优化创新”的理念;


2.实操递进式:从简单星型建模延伸到复杂雪花建模,融入严谨细致、精益求精的职业态度,培养学生严谨的技术作风


3.场景赋能式:以连锁超市精细化管理场景为载体,让学生认识复杂建模的实际价值,强化职业担当


4.点评引导式:在成果点评中,结合学生建模的严谨性、优化思路,渗透思政理念,强化职业素养

思政元素 优化意识 准确性 精益求精 严谨细致 辩证思维 工作作风 职业担当精神 职业态度
思政资源
思政案例
教学实施
教学引入
教学展开
教学总结
目标达成检测
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