浅谈油田信息数据仓库及数据挖掘
浅谈油田信息数据仓库及数据挖掘
随 着社 会发 展 以及 市场 竞争 愈发 激烈 ，对 各个 行业 内的 企业 都 提 出了 信 息化 建 设 的 要求 。我 国 企业 信 息 化 的发 展 建 设 正 呈现 出一 片 “ 数 据集 中化 、业 务综合 化 、决 策科学 化 、管理 扁平 化 ”的趋势 。各 个 企业 为 了实现 国 际竞争 力和 市场 竞 争力 的提 升 ，都开 始实 施建 立 以企 业 长期 积累 的历 史数 据 以及核 心业 务 为主 的数据 挖掘 系 统 。通过 这一
数据 仓库 是 既是 一种 结 构和 富 有哲 理 性 的方 法 ，也 是 一种 技 术 ，
数据 和信 息从 不 同的数 据 源 中被 提取 出来 ，然 后 将这 些数 据转 换成 为 公 共的数 据模 型并 且和 仓库 中已有 的数据 集 成在一起 ［ １ 】 。用 户在 向数 据 仓库 进行 数据 的查 询时 ．数 据仓 库 便会 将用 户所 需要 的信 息进 行整
三 、 油 田数 据 仓 库 的 数 据 挖 掘
针 对 油 田数据 数据 量大 、复 杂 ，并 且 历史 数据 繁多 的特 点 ，在 完 成 油 田数据 仓 库 的准 备阶 段 之后 ，便 可 以通 过数 据 搜索 ，建 立模 型 、 模 型检验 、民星应 用 、模型 分 析等 步骤 进行 数据 的挖 掘 。建立 模型 是 这 些步 骤 中最为 关键 的一个 环 节 ，建立 相应 的 数学模 型 可以 为数 据挖 掘 提供 高效 的计 算方 法和解 决 方案 ，在 进行 数据 的挖 掘 计算 时 ，通常 可以通 过采 用关 键规 则 、决策 树 、粗糙 集 、统 计分析 、神经 网络 、支 持向 量机 、模糊 聚 类 、基 于 范例 的推 理 、贝叶 斯预 测等 计算 方法 进行 数据 的 挖掘 计算 １ 。同时 在建 立数 据模 型 时 ，需要 将 数据 分 为校 验数 据和 训练数 据 ，再 对模 型进 行检验 ，从而对 模型 的准 确程度 进行 评估 。
油田企业数据中心数据资源管理
油田企业数据中心数据资源管理引言概述:油田企业数据中心是一个重要的信息管理平台，它承载着海量的数据资源。
有效管理这些数据资源对于油田企业的运营和决策具有重要意义。
本文将从数据收集与存储、数据质量管理、数据分析与挖掘以及数据安全保障四个方面，详细阐述油田企业数据中心数据资源的管理。
一、数据收集与存储1.1 数据收集在油田企业数据中心数据资源管理中，数据收集是关键的第一步。
油田企业需要通过各种手段收集来自不同部门和系统的数据，包括地质勘探、生产运营、设备监测等。
这些数据可以通过传感器、监测设备、人工采集等方式获取。
1.2 数据清洗与整理收集到的数据往往存在噪声、缺失、冗余等问题，因此需要进行数据清洗与整理。
数据清洗包括去除异常值、填补缺失值、去重等操作，确保数据的准确性和完整性。
数据整理则是将不同来源的数据进行统一格式化和标准化，方便后续的数据分析和挖掘。
1.3 数据存储与管理油田企业数据中心需要建立高效可靠的数据存储与管理系统。
这包括选择合适的数据库技术、建立数据仓库、制定数据管理规范等。
同时，数据的备份与恢复机制也是必不可少的，以保证数据的安全性和可用性。
二、数据质量管理2.1 数据质量评估数据质量评估是保证数据资源管理的重要环节。
通过对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等指标进行评估，可以及时发现和纠正数据质量问题。
常用的评估方法包括数据抽样、数据比对、数据验证等。
2.2 数据质量控制数据质量控制是在数据收集、整理、存储等环节中采取一系列措施来提高数据质量。
例如，制定数据采集规范、设置数据验证规则、进行数据清洗和整理等。
同时，建立数据质量监控机制，及时发现和解决数据质量问题。
2.3 数据质量改进数据质量改进是一个持续的过程。
油田企业需要通过数据质量报告、数据质量培训等方式，不断提高员工对数据质量的意识和能力。
同时，根据数据质量评估结果，进行数据质量改进措施的制定和执行，以提高数据资源的质量和可信度。
数据库技术在油田勘探开发中的应用探讨
数据库技术在油田勘探开发中的应用探讨【摘要】油田勘探开发是石油产业的关键环节，数据库技术在其中扮演着重要角色。
本文首先介绍了油田勘探开发的重要性和数据库技术的作用，然后分析了数据库技术在油田勘探中的数据管理、数据分析、实时监测、决策支持和资源优化。
通过数据库技术，油田勘探开发可以更有效地管理和分析海量数据，提高勘探效率和精度。
结论部分探讨了数据库技术在油田勘探开发中的重要性以及其对未来发展的推动作用，同时展望了数据库技术在油田勘探开发中的潜在发展方向。
数据库技术的不断创新与发展将为油田勘探开发带来更多机遇和挑战。
【关键词】油田勘探开发、数据库技术、数据管理、数据分析、实时监测、决策支持、资源优化、发展、未来发展方向1. 引言1.1 油田勘探开发的重要性油田勘探开发是石油工业的核心环节，对于国民经济和能源安全具有重要意义。
石油是全球主要能源资源之一，在工业生产、交通运输、农业生产等各个领域都有广泛应用。
油田勘探开发的重要性不言而喻。
油田勘探开发可以增加石油资源储备，保障国家的能源供应。
随着全球经济的发展和人口的增长，对石油的需求量不断增加。
开发新的油田和利用现有油田资源的高效开采对于满足能源需求至关重要。
油田勘探开发可以促进区域经济发展。
油田的开发会带动相关产业的发展，产生就业机会，促进当地经济的繁荣。
石油产业的发展也会带动相关产业链条的发展，形成产业集群，推动地区经济的增长。
油田勘探开发还可以推动科技创新和技术进步。
在油田勘探开发过程中，需要借助先进的技术和设备，不断探索新的开采方法和技术，以提高生产效率和降低成本。
这有助于推动相关领域的科技创新，促进技术发展。
油田勘探开发的重要性不可忽视，需要不断加强研究和应用数据库技术等先进技术，提高勘探开发效率和水平。
1.2 数据库技术的作用数据库技术在油田勘探开发中扮演着至关重要的角色。
随着油田勘探开发数据量的不断增加，传统的数据管理方式已经无法满足需求，而数据库技术的应用则可以有效管理这些海量数据，并提高数据的可靠性和可访问性。
数据仓库与数据挖掘实验三(数据挖掘)
一、实验内容和目的目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。
内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows 7数据库平台：SQL Server 2008 SP2三、实验原理知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
KDD过程定义为：KDD是从数据集中识别出有效出、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。
KDD过程可以概括为3部分：数据准备（data preparation），数据挖掘及结果的解释和评估（interpretation & evaluation）。
数据挖掘的对象主要是关系数据库和数据仓库，这是典型的结构化数据。
随着技术的发展，数据挖掘对象逐步扩大到半结构化或非结构化数据，这主要是文本数据、图像与视频数据以及Web数据等。
数据挖掘任务有6项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。
数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成了数据挖掘方法和技术。
数据挖掘方法和技术可以分为6大类：1．归纳学习的信息论方法：ID3等方法（决策树方法）、IBLE方法（决策规则树方法）2．归纳学习的集合论方法：粗糙集（rough set）方法、关联规则挖掘、覆盖正例排斥反例方法、概念树方法。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的数据分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲是必不可少的。
本文将从数据仓库与数据挖掘的基本概念、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式五个方面，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、基本概念1.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指将各类数据按照一定的结构和规范集成到一个统一的存储空间中，以支持决策分析和业务智能的技术体系。
它具有数据集成、主题导向、面向决策支持等特点。
1.2 数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指通过自动或者半自动的方式，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律，用于预测、分类、聚类和异常检测等任务。
它可以匡助人们更好地理解数据，提供决策支持和业务洞察。
1.3 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性和集成性数据，而数据挖掘则通过对数据仓库进行分析和挖掘，发现有价值的信息和知识。
二、教学目标2.1 知识目标学生应该掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，了解数据仓库与数据挖掘在实际应用中的意义和作用。
2.2 技能目标学生应该具备数据仓库和数据挖掘的建模、设计和实施能力，能够运用相应的工具和算法进行数据分析和挖掘。
2.3 态度与价值观目标学生应该培养数据驱动决策的思维方式，注重数据的质量和准确性，提高数据分析和决策的能力。
三、教学内容3.1 数据仓库的建设与管理包括数据仓库的设计原则、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据加载与更新、数据仓库的查询与分析等内容。
3.2 数据挖掘的基本方法与算法包括分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等数据挖掘的基本方法和常用算法。
3.3 数据挖掘的应用案例通过实际案例的分析和讨论，让学生了解数据挖掘在不同领域中的应用，如市场营销、金融风控、医疗健康等。
四、教学方法4.1 理论讲授予案例分析通过教师的讲解和案例的分析，向学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，培养学生的理论思维和实际应用能力。
数据仓库与数据挖掘区别
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
浅谈数据仓库与数据挖掘的本科教学
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｒ ｂ ｅ ｓａ ｄ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ｉ ｔ ｂ ｓ ｎ ａ ａ ｍ ｉ ｉ ｇ Ｃｏ ｒ ｅ ａ ｈ ｏ ｓ ｒ ｃ ： ｓ ｄ ｏ ｈｅ ｐ ｏ ｌｍ ｎ ｈｅｆ ａ ｕ ｅ ｎ ｄａ ａ ａ ｅ ａ ｄ ｄ ｔ ｎ ｎ ｕ ｓ ｓ ｔ ｕｇ ｔ ｔ
维普资讯
广 西科 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌ ｆＧｕ ｎ ｘ ａ ｅ ｆＳ ｉｎ ｅ ｏ ｒ ａ ａ ｇ ｉ ｏ Ａｃｄ ｍｙｏ ｃｅ ｃ ｓ
２ ７， ００ ２３（ ３）： ０９～ ２１ ２１ ２ ０， ４
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ３ Ａｕ ｕ ｔ ２ ０ １２ ． ． ｇｓ ０７
ａ ｄｍｉ ｉｔａ ｉ ｎ． ｔｅ ｓｓ ｕｌ ａｄ ｏ ｈ ｐｅ ｉｉ ｐｐｉａ ｉｎ ｏ ｌ ｏ ｉｈ ． ｎｓ ｒ ｔｏ ｓ ｒ ｓ ｈｏ ｄ ｂｅｌ ｉ ｎ ｔ ｅ ｓ ｃｆｃ ａ ｌ ｔｏ ｆａｇ ｒｔ ｍｓ ｃ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ｔ ｂ ｓ ｄａ ａ ｍ ｉ ｉ ｇ， ｄ ｒ ｒ ｄｕ ｔ ｄ ｃ ｔｏ ｄ ｄａ ａ ａ ｅ， ｔ ｎ ｎ ｕｎ ｅ ｇ ａ ａ ｅ ｅ ｕ ａ ｉｎ
浅 谈 数 据仓 库 与 数 据 挖 掘 的本 科 教 学
Ａ ｉ ｆ Ｄｉｃ ｓ ｉ ｎ ｏ Ｄａ ａ ａ ｅ ａ ｄ Ｄａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｆ ｒ Ｂｒｅ ｓ ｕ ｓｏ ｎ ｔ ｂ ｓ ｎ ｔ ｎ ｎｇ ｏ Ｕ ｄ ｒ ｒ ｄｕ ｔ ｎ ｅ ｇ ａ ａ ｅ Ｅｄｕ ａ ｉ ｎ １ Ｔ ３１ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ２ ７ ７ （ ０ ７ ０ — ２ ９ ０ １ ０— ３ ８ ２ ０ ） ３０ ０— ２
ａ ｍ ｉ ｉ ｔ ａ ｉ ｎ， ｈｅ ａ ｔｃ ｅ ｓ ｇ ｓ ｓ ｄ ｎ ｓ ｒ ｔｏ ｔ ｒ ｉ ｌ ｕｇ ｅ ｔ
浅谈数据挖掘与数据仓库
的数据 。 数据 集市是为了特 定的应用 目的或应 用范围， ③ 而从
也可称为部门数据或 主题 分类是确 定数 目的， 估计是不 确定 的。（ ） ３ 聚类 ： 是对 记录分 数据 仓库 中独立 出来的一部分数据 ， 几组数据集市可以组 成一个Ｅ Ｗ Ｄ。 组。 聚类和分类 的区别是聚集不依 赖于预先定义好 的类 ， 不需 数据 。
１２数 据挖 掘的应 用价 值 ．
多种企业领域上 的战略或 战术上 的决策。 ②操作型数据库既可
又可用做 将数据加载到数 （） １ 分类 ： 首先 从数据 中选 出已经 分好 类的训练集， 在该 以被用来针对工作数据做决策支持 ， 与Ｅ ｗ ＯＳ 训练集 上运用数据挖 掘分类 的技术 ， 建立分类模 型， 于没有 据仓库 时的过 渡区域 。 Ｄ 相 比， Ｄ 是面向主题 和面向综 合 对 分类 的数据 进行分类 。（ ） ２ 估计： 与分类类似 ， 同之处在于， 不 分类 描述的是离 散型变量的输出， 而估值处理连续值的输出； 的， 易变的， 仅含有 目前的、 详细的数据， 不含有累计的、 历史 Ｉ 生
． 析 的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信 ２２数据 仓库 的类 型 数据 仓 库 的类型 根据 数 据仓 库所 管 理 的数据 类 型和 它 息、 发现 知识 。 数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、 有效和
一般 可将 数据 仓库分 为下 列 ３种 实用三个特 征。 即数据挖掘 是要发现那些不能靠直觉 发现 的信 们 所解 决 的企业 问题范 围， 类 型： 企业数据仓库 （Ｄ ）、 Ｅ Ｗ 操作型数据库 （Ｄ ） Ｏ Ｓ 和数 据集市 息或 知识， 甚至是违背直觉 的信息或 知识， 挖掘 出的信 息越 出 乎意料就可能越有价值。 而传统 的数据分析趋 势为从大型数据 （ ａ ａ Ｍ ｒ ｓ ① 企业数据仓库 为通用数 据仓库， Ｄ ｔ ａ ｔ ）。 它既含有 也含有大 量累赘 的或聚集的数据， 这些 数据 库抓取所需数据并使 用专属计 算机分析软件。 因此数据挖掘 与 大量详细 的数据 ， 具有不易改变性和面 向历史性。 此种 数据仓库被用来进行涵盖 传 统 分 析方 法 有 很 大 的不 同。
数据仓库与数据挖掘概述
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据 （如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运 算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进 行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间 是相互补充的。
1.3 数据仓库和数据挖掘的结 合
2.联机分析处理（OLAP）
• E.F.Codd认为决策分析需要对多个关系数据库共同 进行大量的综合计算才能得到结果。
• E.F.Codd在1993年提出了多维数据库和多维分析的 概念，即联机分析处理（On Line Analytical Proces sing，OLAP）概念。
• 关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是 空间立体数据。
• OLTP是事务处理从单机到网络环境地发展新阶段。
• OLTP的特点在于事务处理量大，应用要求多个并行处理，事务处理内容比较简单且重 复率高。
• 大量的数据操作主要涉及的是一些增加、删除、修改、查询等操作。每次操作的数据 量不大且多为当前的数据。
• OLTP处理的数据是高度结构化的，数据访问路径是已知的，至少是固定的。 • OLTP面对的是事务处理操作人员和低层管理人员。 • 但是，为高层领导者提供决策分析时， OLTP则显得力不从心。
Clementine 介绍
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行 重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又 一亮点。 作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业 技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中， 帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投 资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着 重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中 的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能 强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终， 在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
浅析大数据分析技术在油田生产中的应用
浅析大数据分析技术在油田生产中的应用【摘要】本文将从大数据技术的发展背景、油田生产的重要性和大数据分析技术在油田生产中的应用意义等方面进行引言。
接着在将重点分析大数据采集与存储技术、清洗与预处理技术、分析与建模技术以及可视化技术在油田生产中的具体应用，同时探讨大数据技术在油田生产中所面临的挑战及解决方案。
最后在总结大数据技术对油田生产的推动作用，展望未来大数据技术在油田生产中的应用，并对全文进行总结。
通过本文的全面阐述，读者可以深入了解大数据技术在油田生产中的重要性和应用前景，为相关领域的研究和实践提供参考。
【关键词】大数据分析技术、油田生产、数据采集、数据存储、数据清洗、数据预处理、数据分析、建模、可视化、挑战、解决方案、推动作用、展望、未来应用。
1. 引言1.1 大数据技术的发展背景在当今信息化时代，大数据技术已成为众多行业重要的工具，对于油田生产来说也不例外。
油田生产涉及到大量数据的采集、处理和分析，而大数据技术的出现为油田生产提供了更加高效、精准的数据处理解决方案。
通过大数据技术，油田生产企业可以更好地利用数据资源，优化生产过程，提高生产效率，降低成本，从而实现可持续发展。
大数据技术的发展背景是人们对于海量数据处理需求的迫切需求，随着科技的不断发展和进步，大数据技术逐渐成熟并得到了广泛应用，对各行业带来了前所未有的机遇和挑战。
1.2 油田生产的重要性油田生产作为石油工业中的重要环节，对于维持国家能源安全、促进经济发展和社会稳定具有至关重要的作用。
油田生产直接关系着石油资源的开采和利用，影响着国家能源供应和经济发展。
随着全球石油需求的不断增长和国内石油资源的逐渐枯竭，油田生产的重要性日益凸显。
油田生产直接影响着国家的能源安全。
石油是世界主要的能源资源之一，对于国家的经济社会发展至关重要。
油田生产的稳定运行和增产提质，能够确保国家石油能源的供应充足，保障能源安全，维护国家经济稳定。
油田生产对于促进地方经济发展和就业创收也有着重大的影响。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
浅谈数据仓库与数据挖掘
・
行组 织 。数 据 仓 库 按照 数 据 的 覆 盖范 围可 以分 为 企 业 级 数 据 仓库 和部 门级 数据 仓 库 （ 常称 为 数据 集 市 ） 通 。 Ｏ 服 务 器 ：对 分 析 需 要 的 数 据进 行 有效 集 成 。按 多 维 模 型 予 以组 织 ，以便 进 行 多 角度 、多 层 次 的分 析 ，并 发 现 趋 势 。其 具 体 实 现 可 以分 为 ：Ｒ 、 Ｍ 和 Ｈ 。 Ｏ Ｏ Ｏ Ｒ 基 本 数据 和 聚合 数 据 均存 放 在 Ｒ Ｂ Ｓ之 中 ；ＭＯ Ｏ ＤＭ
浅 谈 数 据仓 库 与 数 据挖 掘
李 海 涛
（ 师范学院 商丘 计 算 机科 学 系 ，河 南 商丘 ４ ６ ０） ７０ ０
【 摘要】本文阐述 了数据仓库 和数据挖掘的概念 以及数据 仓库的体系结构组成 ，并介绍 了数据挖掘产生的背景，
数据 挖 ｌ 的特 点 ，数 据 仓库 和数 据 挖 掘 的关 系 ， 同时 还 简要 地 介 绍 了关 于 数 据仓 库 与 数 据挖 掘 在 实 际 应 用 中面
０ Ｐ服工 具 报 表 工 具
自 曰
凰 － 具 竹 分 工 析
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数 据 源
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数 据售 市
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数 据 挖 掘工 具
圈 １ 数 据仓 库 系统 体 系结构
数 据 源 ：是 数 据 仓 库 系 统 的基 础 ，是 整 个 系 统 的 数 据 源 泉 。通 常 包 括企 业 内部 信 息 和 外 部 信 息 。 内部 信 息 包 括存 放 于Ｒ Ｂ Ｄ ＭＳ中 的各 种业 务 处 理 数 据 和 各 类 文档 数 据 。外 部信 息包 括 各类 法 律法 规 、市 场 信 息 和竞 争 对 手 的信 息 等 等 。 数据 的存储 与１ 理 ：是 整 个 数 据 仓 库 系 统 的核 心 。 数 据仓 库 一 『 的 真正 关 键 是数 据 的存 储 和 管 理 。 数 据仓 库 的组 织 管 理 方式 决定 了它 有 别 于传 统 数 据 库 。 同时 也 决 定 了其 对 外 部 数 据 的 表现 形 式 。要 决 定 采 用 什 么 产 品 和 技 术来 建 立 数 据 仓 库 的 核 心 ，则 需要 从 数 据 仓 库 的 技 术 特 点 着手 分 析 。针 对 现 有 各业 务 系统 的数 据 ，进 行 抽 取 、清 理 ，并有 效 集 成 ，按 照 主 题进
数据仓库与数据挖掘实验二多维数据组织与分析
数据仓库与数据挖掘实验二：多维数据组织与分析引言：数据仓库和数据挖掘是现代数据分析和决策支持系统的重要组成部分。
数据仓库是一个对企业数据进行集成、管理和分析的存储系统，而数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程。
在本实验中，我们将探讨多维数据的组织和分析，这是数据仓库技术和数据挖掘应用的关键领域。
一、多维数据的概念多维数据是指在多个维度上组织的数据。
传统的关系型数据库以二维表的形式存储数据，而多维数据可以在更高维度上进行组织和分析。
多维数据的一个重要特点是可以通过不同的维度进行分析和查询，以发现数据之间的关联和趋势。
二、多维数据模型多维数据模型是一种在多维空间中组织和表示数据的方法。
最常用的多维数据模型是星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表，形成星型结构；而雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行规范化，形成更复杂的结构。
多维数据模型的选择要根据具体的数据分析需求和数据结构来进行。
三、多维数据的组织在实际应用中，多维数据需要经过一系列的处理和组织，才能方便地进行分析和查询。
这包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，数据清洗和集成，以及数据的存储和索引等。
多维数据的组织需要考虑数据的粒度、精确度和一致性等方面的问题，以保证数据的准确性和可靠性。
四、多维数据的分析多维数据的分析是通过查询和聚集操作等方法，从多维数据中提取有用的信息和模式。
常见的多维数据分析方法包括切片和切块、钻取和滚动、旋转和透视等。
这些方法可以帮助用户从不同角度来分析数据，以发现隐藏在数据背后的规律和关联。
多维数据的分析可以为企业提供重要的决策支持，帮助他们更好地理解和预测市场趋势，优化运营和提高竞争力。
五、多维数据的应用多维数据的应用涵盖了各个领域，例如销售预测、市场分析、客户关系管理、风险评估和医疗诊断等。
在销售预测中，多维数据可以帮助企业分析客户购买行为和趋势，以便制定更准确的销售计划和优化营销策略。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据仓库与数据挖掘的应用与技术
数据仓库与数据挖掘的应用与技术数据在现代社会扮演着至关重要的角色，企业和组织需要对大量的数据进行收集、存储、管理和分析，以从中提取有价值的信息和洞察力。
为了实现这一目的，数据仓库和数据挖掘成为了不可或缺的工具。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘的应用与技术，以及它们在实际中的价值。
首先，我们先来了解数据仓库。
数据仓库是一个高度集成的数据存储库，用于整合和存储来自多个不同源的大量数据。
它通过将各种数据源的数据进行标准化和清洗，将数据集中存储在一个地方，以便进行分析和决策。
数据仓库的设计需要考虑到数据的完整性和一致性，以保证数据的质量。
它还提供了灵活性和可扩展性，使用户能够按照自己的需求进行自定义查询和报表生成。
数据仓库的价值在于其应用范围广泛。
首先，数据仓库可以用于业务智能。
通过对数据集中进行收集和整理，企业可以从中获取洞察力，识别趋势和模式，并基于此进行决策和规划。
数据仓库还可以支持企业的绩效管理，帮助企业设定和跟踪关键绩效指标，并对业务结果进行分析和解释。
此外，数据仓库还可以用于市场调研、客户细分、风险评估等应用领域。
数据仓库的数据挖掘技术是实现上述应用的关键。
数据挖掘是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术来探索数据集中的模式和规律。
数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联规则等，它们通过数据的探索、分析和预测来帮助企业做出决策和制定战略。
数据挖掘可以应用于许多行业和领域，例如销售预测、产品推荐、信用评估等。
在数据仓库和数据挖掘的应用中，还存在一些关键的技术和方法。
其中之一是ETL（抽取-转换-加载）技术。
ETL技术用于从各种数据源中提取数据，并对其进行转换和加载到数据仓库中。
这些数据源可以是结构化的数据库，也可以是非结构化的文本文件或互联网上的信息。
ETL技术需要保证数据的一致性和完整性，并进行数据清洗和转换，以便后续的分析和挖掘。
另一个重要的技术是数据建模。
数据建模是为了更好地理解和表达数据之间的关系和属性。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统。
它是一个用于支持决策制定和业务分析的关键工具。
数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程，以提供有价值的信息和知识。
数据仓库的标准格式包括以下几个关键组成部分：1. 数据源：数据仓库需要从多个数据源中收集数据。
数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、日志文件、传感器数据等。
数据源的选择取决于业务需求和数据的类型。
2. 数据抽取：数据仓库需要将数据从各个数据源中提取出来。
这个过程包括数据清洗、数据转换和数据加载。
数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。
数据转换是将数据转换为适合仓库存储和分析的格式。
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
3. 数据存储：数据仓库需要提供高效的存储机制来存储大量的数据。
常见的存储方式包括关系型数据库、列式数据库和分布式文件系统。
选择存储方式需要考虑数据的量级、查询性能和数据安全性等因素。
4. 数据建模：数据仓库需要进行数据建模，以便支持复杂的数据分析和查询。
常见的数据建模方法包括维度建模和星型模型。
维度建模是通过定义维度和事实表来描述数据之间的关系。
星型模型是一种基于维度建模的具体实现。
5. 数据访问：数据仓库需要提供灵活的数据访问方式，以满足用户的查询和分析需求。
常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具和报表生成工具。
这些工具可以帮助用户通过多维分析、数据挖掘和可视化等方式获取有价值的信息。
数据挖掘的标准格式包括以下几个关键步骤：1. 问题定义：在进行数据挖掘之前，需要明确挖掘的目标和问题。
例如，预测销售额、识别欺诈行为或推荐系统等。
2. 数据收集：数据挖掘需要从数据源中收集大量的数据。
数据可以来自于内部数据库、外部数据源或公共数据集。
数据的选择和收集需要根据挖掘目标进行。
浅谈数据挖掘与数据仓库
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维普资讯
第 ３卷
第 ３期
贵 阳学院 学报 （ 自然 科 学版 ） （ 刊 ） 季
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ ＧＵＩ ＹＡＮＧ ＣＯ Ｌ ＧＥ Ｌ Ｅ
Ｖ０ ． Ｎｏ． １３ ３
２０ ０ ８年 ８月
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数据挖 掘技术 源 于 ２ 纪 ８ ０世 ０年代 末 ， 金融、 保险、 电信等行业首先受益。２ ０世纪 ９ ０年代 末 ， 随着 客 户 关 系 管 理 （ Ｒ 的兴 Ｃ Ｍ） 起， 数据挖掘逐步成为银行、 保险业 的宠儿 。 ２ 世纪 ， １ 数据仓库技 术的广泛应 用为数据 挖掘的深度普及奠定基础 。在金融数据海 量集 中的年 代 ， 数据 的整 合 、 掘 势 在必 对 挖 行 。本文以数据仓库 、 数据挖掘技术在银行
仓库 、数据挖掘技 术，能使银行 的信 息技 术应 用从 业务操 作层 提升 到 管理决策层 ，使 其 内部
数据仓库与数据挖掘
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
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浅谈油田信息数据仓库及数据挖掘
摘要：随着数据库的发展，当今全球数据库的容量规模已经有了上万亿字节之多，如此大的数据量在现今已经给人带来了一种数据爆炸的感觉。
虽然如此庞大的数据库容量以及数据体系往往给使用者造成一种无从下手、毫无头绪的感觉，但是通过仔细地分析和观察可以发现在这些海量的数据背后，有着很多非常具有价值以及决策意义的信息。
在油田企业的建设和发展中，如何将数据库中的数据进行有效的数据挖掘，从而使得这些有效的数据能为油田企业的决策和战略发展的资源和动力，这将是文章将要重点探讨的问题。
关键词：油田企业数据仓库数据挖掘
随着社会发展以及市场竞争愈发激烈，对各个行业内的企业都提出了信息化建设的要求。
我国企业信息化的发展建设正呈现出一片“数据集中化、业务综合化、决策科学化、管理扁平化”的趋势。
各个企业为了实现国际竞争力和市场竞争力的提升，都开始实施建立以企业长期积累的历史数据以及核心业务为主的数据挖掘系统。
通过这一举措，可以使得公司的生产和经营能够随时与市场保持同步，从而使企业能够紧跟市场的步伐，保持经济效益的增长。
但是就世界范围来看，我国的石油企业在对数据仓库进行数据挖掘方面依旧与国外的大型石油企业依旧存在着一定的差距。
文章将就我国石油企业该如何对石油数据仓库进行有效的数据挖掘提出相关的方法和一些建议措施。
一、数据仓库的定义以及体系结构
1.数据仓库的定义
目前国际上对于数据库的定义为：可以支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。
主题是进行数据归类的重要标准，每一个不同的不同的主题都可以对应一个客观的分析领域，并且可以对多个部门对个系统的大量数据进行集成，从而辅助管理者进行决策。
这些通过集成而来的数据会被数据库所收集，并且常年保持着不被更新的状态。
数据库一般会在5～10年左右，进行一次对于时间趋势的分析。
2.数据仓库的体系结构
数据仓库是既是一种结构和富有哲理性的方法，也是一种技术，数据和信息从不同的数据源中被提取出来，然后将这些数据转换成为公共的数据模型并且和仓库中已有的数据集成在一起[1]。
用户在向数据仓库进行数据的查询时，数据仓库便会将用户所需要的信息进行整合并且提供出来，通过这一方式，数据冲突以及表达不同的问题便会得到有效的解决，方便管理决策者在进行数据查询时整个查询过程变得更加有效并且易于操作。
数据仓库作为一个系统，其功能主要有以下几个方面。
2.1数据的获取
数据仓库在进行数据获取时，数据获取的部分可以从过外部数据源中收集并获取数据。
在获取数据后，数据仓库还会将数据进行区分，通过拷贝或是对格式进行重新定以后，载入数据仓库。
2.2对数据进行存储和管理
数据库的这一功能是主要职责是维护并管理数据库的内部。
其服务的方式主要是对数据存储进行组织、对数据进行维护和开发等。
2.3信息访问的功能
作为数据库的前端，信息访问功能需要面向不同的终端用户。
数据仓库的终端用户可以通过信息访问的功能在数据仓库中进行信息的提取、对数据进行分析终而实施可以使企业获得竞争优势的决策。
在对数据信息进行访问时，通常需要一些工具软件的支持，例如查询生成工具、多维分析工具以及数据挖掘工具等。
由于新的工具软件也成了相关软件企业之间相互竞争的地方，所以在数据仓库的信息访问中，信息访问工具软件将会使得数据仓库与管理决策者之间的联系越来越紧密。
二、油田信息数据仓库的建立
由于油田数据与其他行业的数据相比而言较为特殊，这些数据主要着重于反映油井的一些指标数据，例如产油量、油的含水量、油田注水以及聚合物的含量等。
但是因为在线存储测井数据体就有1800多个，2400口探井的数据记录甚至有23万多条之多，同时还有一些辅助单位的油井维修数据、还有研究单位的数据等，可以说油田数据是单一性的复杂化[2]。
因此，通过建立一个数据仓库，从而能对油田数据进行规范的分类管理显得十分必要。
在建立油田信息数据仓库的时候，可以将数据仓库中的数据进行分级处理，这几个级别分别是：早期细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。
在源数据经过处理和汇总之后，便可以进入当前细节级，在对经过处理和汇总后的源数据进行综合分析，便可以进入轻度综合级甚至是高度综合级，在早期细节级中的数据一般都是一些历史性的数据。
元数据（Metadata）作为在数据仓库中另外一种重要的数据。
油田数据在数据仓库的环境之下可以转化为两种源数据：为了将操作性环境转化为数据仓库而建立的元数据，这种元数据包含了几乎所有的源数据的项名以及属性，还有其在数据库中的转化；另一种元数据主要是用于建立与终端用户的多维商业模型以及前端工具之间的联系。
存储和管理是数据仓库的主要用处。
油田数据仓库的建立及其组织管理的方
式，使得其与传统的数据仓库存在着一定的区别，这些区别也是油田数据仓库对外部数据的主要表现形式。
三、油田数据仓库的数据挖掘
针对油田数据数据量大、复杂，并且历史数据繁多的特点，在完成油田数据仓库的准备阶段之后，便可以通过数据搜索，建立模型、模型检验、民星应用、模型分析等步骤进行数据的挖掘。
建立模型是这些步骤中最为关键的一个环节，建立相应的数学模型可以为数据挖掘提供高效的计算方法和解决方案，在进行数据的挖掘计算时，通常可以通过采用关键规则、决策树、粗糙集、统计分析、神经网络、支持向量机、模糊聚类、基于范例的推理、贝叶斯预测等计算方法进行数据的挖掘计算[3]。
同时在建立数据模型时，需要将数据分为校验数据和训练数据，再对模型进行检验，从而对模型的准确程度进行评估。
基于以上阐述课可以了解到，油田数据的挖掘过程其实就是一个数据搜索、模型建立以及检验的过程。
四、结语
文章通过对油田信息数据仓库，以及油田数据挖掘的阐述，提出一点的分析以及意见方法，凸显了数据挖掘在油田企业的现代化信息管理中的作用。
因此我国的油田企业必须建立相应的企业历史数据以及核心业务的数据挖掘系统，从而增强企业的在市场上的竞争力。
参考文献
[1]王珊.数据残酷技术以及数据挖掘的研究综述[J].软件学报.2008（9）.
[2]于晨.数据挖掘中趋势模型的建立与分析[J].计算机工程应用.2012（8）.
[3]刘晓明.大庆采油九厂生产辅助分析系统[J].哈尔冰工业大学学报.2009（6）.。