在当今的商业环境中，数据已经成为企业决策的关键因素。优衣库（Uniqlo）作为全球知名的服装零售品牌，面临着海量数据的挑战和机遇。为了更好地支持业务决策和提高运营效率，本课程设计将基于优衣库的实际业务场景，探讨数据仓库与数据挖掘的应用。
课程目标：
本课程旨在帮助学生掌握数据仓库的构建方法、ETL过程以及数据挖掘的常用算法。通过实践操作，培养学生解决实际问题的能力，提升在零售业中的数据驱动决策能力。
课程内容：
- 数据仓库概述
- 数据仓库的定义、特点与架构
- 数据仓库在零售业中的应用
- 数据预处理
- 数据清洗：缺失值处理、异常值检测与处理
- 数据集成：多源数据的整合方法
- 数据转换：统一数据格式和数据粒度
- 数据仓库构建
- 逻辑数据模型设计：星型模型、雪花模型等
- 物理数据模型设计：表组织、索引策略等
- ETL过程：抽取、转换、加载的实现
- 数据挖掘基础
- 常用算法：分类、聚类、关联规则、时间序列分析等
- 挖掘目标的确定：提高销售额、客户细分等
- 案例分析与实践
- 优衣库销售数据分析：销售趋势、热销商品等
- 客户行为分析：购买习惯、喜好分析等
- 营销策略制定：推荐系统、优惠券发放等
- 项目实战
分组完成一个与优衣库业务相关的数据仓库与数据挖掘项目，根据实际需求进行数据收集、预处理、仓库构建和挖掘分析。最终提交项目报告，并进行小组答辩。
教学方法： - 理论讲授：结合案例介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
- 实验操作：利用工具软件进行数据预处理、仓库构建和挖掘分析的实践操作。
- 小组讨论：分组讨论实际项目中可能遇到的问题和解决方法。
- 项目实战：结合优衣库业务场景，完成一个完整的项目。
- 课程总结：总结课程知识点，评估学习效果。
评估与考核： - 平时成绩：出勤率、课堂表现、小组讨论贡献等。
- 项目报告：根据项目完成度、报告质量进行评分。
- 小组答辩：对项目实施过程中的问题解决能力和团队协作进行评价。
- 期末考试：闭卷形式，测试学生对课程知识点的掌握程度。
教学安排：本课程为期16周，每周安排2次课程，共计32课时。其中，理论讲授占1/3课时，实验操作和项目实战占2/3课时。课程安排可根据实际情况进行调整。
总结：本课程设计以优衣库业务场景为例，通过理论与实践相结合的教学方法，帮助学生掌握数据仓库与数据挖掘的核心技术。通过实践操作和案例分析，培养学生解决实际问题的能力，提升在零售业中的数据驱动决策能力。同时，通过分组项目实战，增强学生的团队协作和沟通能力，为未来的职业发展奠定坚实基础。