数据仓库与商业智能实验综合项目课程大纲
一、引言
数据仓库与商业智能（Data Warehousing and Business Intelligence）是现代企业中不可或缺的关键技术，它能够帮助企业从大量的数据中提取有价值的信息，并进行数据分析和决策支持。本课程旨在通过实验项目的方式，帮助学生深入理解数据仓库与商业智能的概念、原理和应用，并提供实践操作的机会。
二、课程目标
1. 理解数据仓库与商业智能的基本概念、原理和架构；
2. 掌握数据仓库与商业智能的常用工具和技术，并能进行相关配置和操作；
3. 能够进行数据仓库与商业智能系统的需求分析、设计和实施；
4. 培养学生的数据分析能力和决策支持能力；
5. 通过实验项目，培养学生的团队合作和问题解决能力。it课程资源
三、教学内容与安排
1. 数据仓库与商业智能概述
    1.1 数据仓库与商业智能的定义与特点
    1.2 数据仓库与商业智能的应用领域
    1.3 数据仓库与商业智能的架构与组成
    1.4 潜在的问题与挑战
2. 数据仓库设计与建模
    2.1 数据仓库需求分析与规划
    2.2 维度建模与事实表设计
    2.3 数据抽取、数据清洗与转换
    2.4 数据加载与数据更新策略
3. 商业智能工具与技术
    3.1 OLAP与数据挖掘
    3.2 数据可视化与报表设计
    3.3 查询与分析工具
    3.4 高级分析与预测技术
4. 数据仓库与商业智能系统实施
    4.1 系统架构与部署规划
    4.2 数据安全与权限管理
    4.3 性能优化与调优策略
    4.4 系统监控与维护
5. 实验项目
    在以上课程内容的基础上，本课程将进行实验项目，通过实践操作，让学生深入了解数据仓库与商业智能的实际应用和解决方案。具体项目将根据实际情况确定，并结合团队合作完成。
四、评价与考核
1. 课堂参与与讨论（10%）
    学生需要积极参与课堂讨论，提出问题和观点，并与其他同学进行交流与分享。
2. 实验项目报告（40%）
    学生需要按照教师要求完成实验项目，并提交相应的实验报告，报告中需要包含项目需求分析、系统设计与实施过程、数据分析结果和总结等内容。
3. 期末考试（50%）
    对于课程中所学内容进行综合考核，包括理论知识和实践操作。
五、参考教材
1. Ralph Kimball, Margy Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling.
2. Paulraj Ponniah, Data Warehousing Fundamentals for IT Professionals.
3. Cindi Howson, Successful Business Intelligence: Unlock the Value of BI and Big Data.
六、参考资源
1. Oracle Database
2. Microsoft SQL Server
3. Tableau
4. QlikView
5. Power BI
七、实验环境配置要求
1. 需要使用一台配置较高的个人电脑或者云服务器；
2. 安装数据库管理系统（例如Oracle、SQL Server等）；
3. 安装商业智能工具（例如Tableau、QlikView等）；
4. 配置互联网环境，保证数据获取和报表分发的网络连接。
以上为《数据仓库与商业智能实验综合项目课程大纲》的简要内容介绍。本课程将通过理论教学和实验项目相结合的方式，帮助学生全面掌握数据仓库与商业智能的相关知识和技能，提升数据分析和决策支持能力。希望学生能够在实验项目中不断探索和创新，将所学知识应用到实际场景中，并取得较好的实验成果。

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