数据仓库与数据挖掘的关联——数据准备与挖掘入门实践

知识目标

1.理解数据仓库与数据挖掘的核心关联，明确数据仓库是数据挖掘的数据基础；

2.掌握数据挖掘的基本概念、核心流程，明确数据仓库在数据挖掘中的数据准备作用；

3.了解数据挖掘的常见算法（聚类、分类）及简单应用场景。

能力目标

1.能准确阐述数据仓库与数据挖掘的关联，提升数据关联辨析能力；

2.能结合数据仓库的数据分析成果，完成简单的数据挖掘准备工作，培养数据挖掘入门能力；

3.初步具备识别数据挖掘适用场景，理解简单挖掘算法应用逻辑的能力。

思政目标

1.树立“数据联动、价值共生”的专业理念，认识数据仓库与数据挖掘协同发力对挖掘数据价值、赋能行业发展的重要意义；

2.培养严谨务实、循序渐进的专业素养，明确数据准备工作中“数据真实、规范、完整”的核心要求和责任意识；

3.激发创新思维和探索精神，树立“立足专业、深耕数据，用数据挖掘技术破解实际问题、创造核心价值”的职业追求。

教学重点

1.数据仓库与数据挖掘的核心关联，明确数据仓库在数据挖掘中的数据准备核心作用；

2.数据挖掘的基本概念、核心流程，以及数据准备环节的核心操作；

3.数据挖掘常见算法（聚类、分类）的基本逻辑及简单应用场景。

教学难点

1.理解数据仓库与数据挖掘的协同逻辑，能清晰阐述数据仓库如何为数据挖掘提供支撑；

2.引导学生将“严谨务实、循序渐进”的理念与数据准备实践结合，避免忽视数据质量问题；

3.如何将创新探索、责任担当的思政元素与数据关联、挖掘入门等专业知识深度融合。

采用“关联解析+流程拆解+实践引导+案例渗透”的方式，将思政元素融入课堂各环节，实现专业与思政的深度融合，贴合学生认知规律：

1.关联类比：将数据仓库与数据挖掘的关系类比为“原料仓库与加工厂”，渗透“协同发力、价值共生”的理念；

2.流程渗透：在数据挖掘流程讲解中，重点强调数据准备的严谨性，渗透“求真务实、精益求精”的责任意识；

3.实践引导：通过模拟数据准备和挖掘入门实践，培养学生的严谨细致和探索精神；

4.案例升华：选取数据仓库与数据挖掘协同应用的实际案例，引导学生提炼其中蕴含的创新价值和责任担当。