数据仓库与数据挖掘实例分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库及数据挖掘技术在现代信息化社会中扮演着重要角色。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统，而数据挖掘则是从大量数据中提取出实用信息的过程。
本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析，探讨其在不同领域中的应用和效果。
二、数据仓库的应用分析1. 金融领域数据仓库在金融领域的应用非常广泛。
通过对金融机构的内部和外部数据进行整合，数据仓库可以匡助金融机构进行风险评估、客户分析、市场预测等工作。
例如，数据仓库可以通过分析客户的交易记录和行为模式，提供个性化的金融产品推荐，提高客户满意度和销售额。
2. 零售业在零售业中，数据仓库和数据挖掘的应用可以匡助企业进行销售预测、库存管理、市场营销等工作。
通过分析顾客的购买历史、购买习惯等数据，企业可以更好地了解顾客需求，优化产品组合，提高销售额和市场份额。
3. 健康医疗领域数据仓库和数据挖掘在健康医疗领域的应用也日益重要。
通过整合医疗机构的病历、药物数据等信息，数据仓库可以匡助医生进行疾病诊断、治疗方案选择等工作。
同时，数据挖掘可以匡助医疗机构进行疾病预测、流行病监测等工作，提高医疗服务质量和效率。
4. 交通运输领域数据仓库和数据挖掘在交通运输领域的应用主要包括交通流量预测、交通事故分析等。
通过对交通数据进行分析，可以预测交通拥堵情况，优化交通规划，提高交通运输的效率和安全性。
三、数据挖掘的应用分析1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的技术之一。
通过分析数据集中的项集之间的关联关系，可以发现隐藏在数据暗地里的规律和趋势。
例如，在零售业中，可以通过关联规则挖掘发现购买某种商品的顾客也倾向于购买其他相关商品，从而进行交叉销售和促销活动。
2. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的另一个重要技术。
通过对已有数据进行分析，可以建立分类模型或者预测模型，用于对未知数据进行分类或者预测。
例如，在金融领域中，可以通过分类与预测技术对客户进行信用评估，判断其是否具有偿还贷款的能力。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析数据仓库及其数据挖掘的应用分析是指对数据仓库及其数据挖掘技术在实际应用中的分析和探索。
数据仓库是指为了支持决策制定和业务分析而集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统。
数据挖掘是指通过发现隐藏在大规模数据中的模式、关联、异常和趋势等信息来提取有价值的知识。
数据仓库及其数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是对几个典型领域的应用分析：1. 零售业：数据仓库及其数据挖掘技术在零售业中的应用非常广泛。
通过对销售数据、顾客行为数据和库存数据等进行分析，可以帮助零售商了解顾客的购买偏好、预测销售趋势、优化库存管理和制定个性化的市场营销策略等。
例如，通过数据挖掘技术可以对顾客的购买历史进行分析，从而发现潜在的交叉销售机会，提高销售额和顾客满意度。
2. 金融业：数据仓库及其数据挖掘技术在金融业中的应用也非常重要。
通过对客户的交易记录、信用评分、风险管理和市场趋势等进行分析，可以帮助金融机构提高风险控制能力、优化信贷决策、发现欺诈行为和制定个性化的金融产品推荐策略等。
例如，通过数据挖掘技术可以对客户的信用评分进行预测，从而减少坏账风险和提高贷款审批效率。
3. 健康医疗：数据仓库及其数据挖掘技术在健康医疗领域的应用也越来越广泛。
通过对患者的病历数据、医疗费用数据和医疗资源利用数据等进行分析，可以帮助医疗机构提高医疗质量、优化医疗资源配置、预测疾病风险和制定个性化的治疗方案等。
例如，通过数据挖掘技术可以对患者的病历数据进行分析，从而发现潜在的疾病模式和治疗效果，提高医疗决策的准确性和效率。
4. 物流运输：数据仓库及其数据挖掘技术在物流运输领域的应用也非常重要。
通过对运输数据、货物跟踪数据和供应链数据等进行分析，可以帮助物流公司提高运输效率、优化货物配送路线、预测需求和制定个性化的物流服务策略等。
例如，通过数据挖掘技术可以对货物跟踪数据进行分析，从而实时监控货物的位置和状态，提高物流运输的可视化和管理效果。
数据仓库与数据挖掘的综合应用
数据仓库与数据挖掘的综合应用数据仓库和数据挖掘是两个相互关联的概念，它们可以相互配合使用来提供企业决策支持、发现商业洞察并提供个性化服务。
下面将介绍一些数据仓库与数据挖掘的综合应用案例。
首先，数据仓库和数据挖掘可以用于客户关系管理（CRM）。
一个公司的数据仓库中可能包含着大量与客户有关的数据，例如订单历史、客户投诉、客户满意度调查等。
通过数据挖掘技术，可以从这些数据中提取出有价值的信息，例如客户购买模式、购买偏好、忠诚度等。
这些信息可以帮助企业了解其客户，从而更好地制定营销策略、个性化服务，并最终提高客户满意度和忠诚度。
其次，数据仓库和数据挖掘可以用于市场篮子分析。
市场篮子分析是一种数据挖掘技术，用于发现购物篮中的商品之间的关联关系。
在一个公司的数据仓库中，存储了许多交易数据，即每个顾客购买的商品清单。
通过数据挖掘技术，可以发现哪些商品通常一起被购买，并构建相关规则。
这些规则可以帮助企业优化产品陈列、销售搭配和促销活动，提高销售额和利润。
此外，数据仓库和数据挖掘还可以应用于风险管理。
在金融行业中，金融机构通常需要监控和管理风险，例如信用风险、欺诈风险等。
通过数据仓库汇集大量的客户数据和交易数据，并利用数据挖掘技术进行模式识别和异常检测，可以帮助金融机构发现潜在的风险因素，并及时采取措施进行风险防范。
最后，数据仓库和数据挖掘还可以用于预测分析。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以建立预测模型，对未来的趋势和行为进行预测。
例如，在零售行业中，公司可以利用历史销售数据和市场数据，通过数据挖掘技术建立销售预测模型，预测未来的销售额和需求趋势，从而更好地进行库存管理、采购计划和供应链优化。
综上所述，数据仓库和数据挖掘的综合应用可以帮助企业实现客户关系管理、市场篮子分析、风险管理和预测分析等目标。
这些应用可以为企业提供决策支持、发现商业洞察并提供个性化服务，帮助企业提高竞争力和增加利润。
数据仓库与数据挖掘的综合应用可以渗透到各个领域，为企业提供更精确的决策依据和增强竞争力。
数据仓库和数据挖掘技术的应用分析
数据仓库和数据挖掘技术的应用分析随着信息化时代的到来，数据的收集和存储变得越来越容易，但是如何从这些数据中发现有价值的信息并进行分析，成为了许多企业所面临的难题。
数据仓库和数据挖掘技术在这个环节中发挥了重要的作用，成为了企业进行数据分析、决策制定和顾客关系管理等方面的重要工具。
一、何为数据仓库数据仓库指的是一个用于存储大量历史数据以支持企业决策制定的系统。
与普通的数据库相比，数据仓库更加注重数据的历史性和可扩展性，可以帮助企业在短时间内快速响应市场变化。
构建一个数据仓库往往包括以下步骤：1. 从不同的数据源中收集数据2. 对数据进行清洗、转换和整合处理，以确保数据的一致性和准确性3. 将数据存储到数据仓库中，并进行分类和组织。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是指利用计算机技术来从大量数据中自动发现、提取和分析有用的信息的技术，也可称为数据挖掘或知识发现。
它主要用于在大量的数据中，挖掘出隐藏在其中的规律，帮助企业进行产品推荐、市场分析和顾客关系管理等方面的应用。
构建一个数据挖掘系统，往往包括以下三步：1. 数据预处理，包括清洗、去重、缺失值填充；2. 特征选择，根据实际情况，选择合适的特征变量；3. 建立模型，主要有分类模型、聚类模型、关联规则模型、时序模型等。
三、数据仓库与数据挖掘技术的应用1. 企业决策制定通过建立数据仓库系统，企业可以将各部门的数据整合起来，提供给经理人员进行决策制定。
而数据挖掘技术可以通过发现数据中隐藏的规律帮助决策者制定更加科学合理的决策。
2. 市场调研与流行趋势分析数据仓库和数据挖掘技术可以帮助企业进行市场调研和流行趋势分析。
企业可以根据收集到的数据结合数据挖掘技术，了解市场需求和竞争情况，并在此基础上做出相应的调整和优化，提高企业的市场竞争力。
3. 顾客关系管理通过数据仓库，企业可以将各个渠道的顾客信息整合在一起，方便实现对顾客的精准化管理。
而数据挖掘技术则可以对顾客进行分群和行为分析，以更好地满足顾客需求，并制定个性化的营销策略。
数据库数据仓库与数据挖掘案例
数据库数据仓库与数据挖掘案例在信息时代的今天，数据的价值日益突出，如何高效地存储、管理和分析数据成为了各个领域所面临的重要挑战。
数据库数据仓库和数据挖掘作为其中的两个关键概念，已经在商业领域取得了广泛的应用和推广。
本文将探讨数据库数据仓库和数据挖掘的基本概念，以及它们在实际应用中的案例。
一、数据库数据仓库数据库数据仓库是指为了支持大规模数据分析和决策支持而构建的数据存储系统。
它不同于传统的事务型数据库，更加强调对数据的高效查询和分析能力。
数据仓库通过采集、清洗、整合和转换各种源系统的数据，构建出一张以主题为中心的全面而一致的数据视图，为用户提供决策所需的数据支持。
例子：某电商企业数据仓库某电商企业为了更好地了解和分析用户行为，构建了一个数据仓库。
在该数据仓库中，通过整合从各个业务系统中采集的用户购买行为、浏览记录、评价等数据，建立了一个全面的用户行为数据视图。
利用这个数据仓库，企业可以快速地查询某个用户的购买历史、用户各个行为指标的趋势变化等信息，为市场推广、商品定价和用户管理进行决策提供支持。
二、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据集中自动发现潜在的、先前未知的、有用的模式和规律的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们从庞大的数据中发现有价值的信息，进而提供决策依据和预测模型。
例子：银行客户信用评分银行为了更好地评估客户的信用风险，利用数据挖掘技术构建了一个客户信用评分模型。
通过分析客户的个人信息、收入情况、职业类型等数据，挖掘出对客户信用评分有重要影响的因素，并利用机器学习算法构建预测模型。
通过该模型，银行可以根据客户的个人信息，快速而准确地评估客户的信用水平，为个人贷款和信用卡审批提供依据。
总结：数据库数据仓库和数据挖掘作为现代信息技术的重要组成部分，在商业领域有着广泛的应用。
通过构建数据库数据仓库，我们可以实现对海量数据的高效查询和分析；而利用数据挖掘技术，我们可以从数据中发现潜在的、有用的信息。
以上所述的电商企业数据仓库和银行客户信用评分案例，只是数据库数据仓库和数据挖掘在实际应用中的冰山一角。
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析随着信息化时代的到来，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
数据的采集、存储、管理和分析对于企业的发展至关重要，因此数据仓库和数据挖掘成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本篇文章将从实际应用的角度，分析数据仓库和数据挖掘在企业管理中的应用案例，并对相应的应用过程进行深入剖析。
一、企业数据仓库的建设随着企业规模的扩大，企业的数据量也越来越大，如何高效地管理企业的数据，使企业管理者更好地利用数据进行决策已成为现代企业面临的重要问题。
在这个背景下，企业数据仓库应运而生。
企业数据仓库是一个按照主题组织的、集成的、非易失性的、随时间变化而更新的数据集合，用于支持企业管理决策。
建设企业数据仓库，首先需要确定数据仓库的目标、内容、结构和技术等方面的问题。
下面，以某电商企业的数据仓库建设为例，进行具体分析。
1. 确定数据仓库的目标该电商企业定位在提供高品质的商品和服务上，因此数据仓库的主要目标是为企业领导层提供决策支持服务，使企业能够更好地了解市场变化、用户需求、商品销售情况等，从而制定更加精准的市场营销策略和商品运营方案。
2. 确定数据仓库的内容该企业的数据仓库包括以下内容：（1）用户数据：包括用户的基本信息、购买记录、心理特征等方面的数据。
（2）商品数据：包括商品的基本信息、销售记录、库存等方面的数据。
（3）营销数据：包括销售额、订单量、优惠券使用情况、促销活动效果等方面的数据。
（4）财务数据：包括收入、成本、盈利等方面的数据。
3. 确定数据仓库的结构该企业数据仓库的结构采用星型或雪花型的结构，以主题为中心，将不同的数据源集成在一起，数据仓库中的不同表之间通过主键和外键进行关联。
4. 确定数据仓库的技术方案该企业采用的数据仓库技术方案包括ETL工具、数据清洗工具、数据集成工具、数据质量管理工具等。
在数据仓库的建设过程中，需要对数据进行清洗、转换和整合等处理，以保证数据的一致性和准确性。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析引言：数据仓库是一个集成、主题导向、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。
本文将重点分析数据仓库及其数据挖掘在实际应用中的价值和应用案例。
1. 数据仓库的定义和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策过程。
它的特点包括：- 面向主题：数据仓库以特定主题为中心，整合相关数据，便于分析和决策。
- 集成性：数据仓库从不同的数据源中提取、转换和加载数据，使其具有一致的数据格式和结构。
- 稳定性：数据仓库的数据不会被频繁地修改，以确保历史数据的完整性和一致性。
- 随时间变化：数据仓库能够存储历史数据，并支持时间序列分析和趋势预测。
2. 数据仓库的应用领域数据仓库的应用广泛，涵盖了多个领域，包括但不限于：- 企业管理：数据仓库可以帮助企业进行销售分析、市场营销策略制定、客户关系管理等决策活动。
- 金融行业：数据仓库可以用于风险管理、信用评估、交易分析等金融业务的决策支持。
- 零售业：数据仓库可以用于商品销售分析、库存管理、供应链优化等业务决策。
- 医疗保健：数据仓库可以用于疾病监测、医疗资源分配、患者治疗效果评估等医疗决策。
- 物流和运输：数据仓库可以用于路线优化、运输成本控制、货物追踪等物流决策。
3. 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是相辅相成的。
数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性的数据，而数据挖掘则能够从数据仓库中发现隐藏的模式和知识。
数据仓库为数据挖掘提供了数据源和基础，而数据挖掘为数据仓库提供了更深入的分析和洞察力。
4. 数据挖掘在数据仓库中的应用案例4.1 客户细分通过数据仓库中的客户数据，可以进行客户细分分析。
数据挖掘技术可以根据客户的购买历史、偏好、行为等特征，将客户分为不同的细分群体，从而为企业提供个性化的营销策略和服务。
4.2 销售预测利用数据仓库中的历史销售数据，结合数据挖掘技术，可以进行销售预测分析。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析引言概述：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。
它提供了一种有效的方式来组织和分析数据，以便支持决策制定和业务发展。
数据挖掘是数据仓库的一个重要应用，它通过发现隐藏在大数据中的模式和关联性，为企业提供了有价值的信息和洞察力。
本文将深入探讨数据仓库及其数据挖掘的应用分析。
一、数据仓库的定义和特点1.1 数据仓库的定义：数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业的决策制定过程。
1.2 数据仓库的特点：1.2.1 集成性：数据仓库从多个来源收集和整合数据，提供一个统一的视图。
1.2.2 主题导向性：数据仓库以主题为中心，将相关的数据组织在一起，方便用户进行分析。
1.2.3 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，确保数据的准确性和可靠性。
1.2.4 非易失性：数据仓库中的数据是持久的，不会因为系统故障或断电而丢失。
二、数据挖掘的概念和技术2.1 数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量的数据中自动发现有价值的模式和关联性的过程。
2.2 数据挖掘的技术：2.2.1 分类和预测：通过对已知数据进行分析和建模，预测未知数据的类别或属性。
2.2.2 聚类分析：将数据分成不同的组别，每个组别内的数据具有相似的特征。
2.2.3 关联规则挖掘：发现数据中的频繁项集和关联规则，揭示数据之间的关联性。
三、数据仓库在企业中的应用3.1 决策支持：数据仓库提供了企业决策制定的基础数据和分析工具，帮助管理层做出更明智的决策。
3.1.1 基于指标的决策：数据仓库中的指标数据可以直观地反映企业的运营状况，帮助管理层及时发现问题并采取相应措施。
3.1.2 预测分析：通过数据挖掘技术，可以对未来的市场趋势和需求进行预测，为企业的战略决策提供参考。
3.1.3 竞争分析：通过对竞争对手的数据进行分析，发现竞争优势和劣势，为企业制定竞争策略提供支持。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四一、引言数据仓库与数据挖掘实验四旨在通过实际操作，加深学生对数据仓库与数据挖掘的理解，掌握数据挖掘的基本技术和方法。
本实验将涉及数据清洗、数据预处理、特征选择、模型构建等方面的内容。
本文将详细介绍实验所需的步骤、方法和结果。
二、实验步骤1. 数据清洗数据清洗是数据挖掘的第一步，旨在去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据质量。
在本实验中，我们将使用一个包含大量数据的数据集进行清洗。
首先，我们需要导入数据集，并检查数据的完整性和准确性。
接下来，我们将使用数据清洗工具，如Python中的pandas库，对数据进行处理，包括去除重复值、处理缺失值和处理异常值等。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的关键步骤，旨在将原始数据转化为可用于挖掘的形式。
在本实验中，我们将使用数据预处理技术对数据进行转换和规范化。
首先，我们将对数据进行特征选择，选择出与目标变量相关性较高的特征。
然后，我们将对数据进行数据变换，如归一化、标准化等，以便于后续的模型构建和分析。
3. 特征选择特征选择是数据挖掘的重要环节，旨在从大量特征中选择出与目标变量相关性较高的特征，提高模型的准确性和可解释性。
在本实验中，我们将使用特征选择算法，如卡方检验、信息增益等，对数据进行特征选择。
通过计算特征的相关性和重要性指标，我们可以选择出最具有代表性和区分性的特征。
4. 模型构建模型构建是数据挖掘的核心环节，旨在通过建立合适的模型来预测或分类未知数据。
在本实验中，我们将使用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，对数据进行建模。
首先，我们将根据实验需求选择合适的算法，并设置相应的参数。
然后，我们将使用训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集对模型进行评估和验证。
最后，我们将根据评估结果选择最优的模型，并对未知数据进行预测或分类。
三、实验方法1. 数据清洗方法在数据清洗阶段，我们将使用Python中的pandas库来处理数据。
具体步骤如下：- 导入数据集：使用pandas库的read_csv()函数导入数据集。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言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，它是数据分析和决策支持的重要工具。
数据挖掘是从数据仓库中提取有价值的信息和知识的过程。
本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析，探讨其在不同领域的应用情况。
二、数据仓库的概念和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
它具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，而不是以应用系统为中心，将相关数据整合在一起，方便分析。
2. 集成性：数据仓库整合了来自不同数据源的数据，消除了冗余和不一致性。
3. 稳定性：数据仓库的数据是只读的，不会随着操作而改变，确保了数据的稳定性和可靠性。
4. 随时间变化：数据仓库中的数据是随时间变化的，可以进行历史数据的分析和比较。
三、数据仓库的应用领域1. 零售业：数据仓库在零售业中的应用十分广泛。
通过对销售数据、库存数据、顾客数据等进行分析，零售商可以更好地了解市场需求、优化库存管理、制定精准的促销策略等。
2. 金融业：数据仓库在金融业中的应用主要集中在风险管理、客户关系管理和反欺诈等方面。
通过对大量的金融数据进行分析，金融机构可以及时发现异常交易、预测风险、提高客户满意度等。
3. 健康医疗：数据仓库在健康医疗领域的应用可以帮助医疗机构进行患者管理、病例分析、疾病预测等工作。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提高医疗服务的质量和效率。
4. 物流和供应链管理：数据仓库在物流和供应链管理中的应用可以帮助企业实现物流成本的控制、供应链的优化、交付时间的缩短等目标。
通过对供应链中涉及的各个环节的数据进行分析，可以提高整体运营效率。
5. 社交媒体：数据仓库在社交媒体领域的应用主要集中在用户行为分析、个性化推荐等方面。
通过对用户在社交媒体平台上的行为数据进行挖掘，可以更好地理解用户需求、提供个性化的推荐服务。
四、数据挖掘的方法和技术数据挖掘是从数据仓库中提取有价值的信息和知识的过程，它包括以下几个主要的方法和技术：1. 分类：通过对已有数据进行分类，建立分类模型，用于对新数据进行分类预测。
数据仓库与数据挖掘技术融合的实践案例分析
数据仓库与数据挖掘技术融合的实践案例分析随着信息技术的迅速发展和大数据时代的到来，数据的产生和积累呈现爆炸式增长，如何高效地管理和利用这些海量数据成为各个行业的共同难题。
数据仓库和数据挖掘技术作为解决方案之一，已经得到了广泛的应用。
本文将结合一个实际案例，分析数据仓库与数据挖掘技术的融合应用，并探讨其在实践中的效果和价值。
案例背景某互联网金融公司是一家提供在线投资和信贷服务的企业，其业务范围涵盖贷款、信用卡、理财等多个领域。
长期以来，该公司面临着数据存储、管理和分析方面的挑战。
由于数据源多样、数据量庞大，并且需要快速分析挖掘数据，以便更好地服务客户和制定合理的业务策略，这家公司决定引入数据仓库和数据挖掘技术来解决这些问题。
数据仓库建设该公司首先构建了一个统一的数据仓库用于存储、管理和集成各类业务数据。
数据仓库通过ETL（抽取、转换和加载）流程将来自不同数据源的数据进行清洗、整合和加工，以确保数据的完整性和准确性。
为了满足业务需求，他们选择了维度建模（Dimensional Modeling）的方式来设计数据仓库模型，以便更好地支持数据的分析和查询。
数据挖掘实践在数据仓库建设完成后，该公司开始进行数据挖掘的实践应用。
首先，他们运用关联分析算法，通过挖掘用户行为和产品之间的关联规则，来发现用户的消费偏好和购买习惯。
这些关联规则可以帮助公司针对不同类型的用户提供个性化的推荐服务，并优化产品的定价和促销策略。
其次，他们使用聚类分析算法，将用户划分为不同的群体，以便更好地了解他们的特点和需求。
通过聚类分析，公司可以为不同群体的用户提供定制化的产品和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
此外，该公司还应用决策树算法，以预测用户是否会违约或逾期，从而及时采取相应的风险管理措施。
这种风险预测模型可以帮助公司降低信用风险，并优化债权人和借款人之间的利益平衡。
挖掘结果应用和价值经过数据仓库与数据挖掘技术的融合应用，该公司获得了诸多价值和应用成果。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库及其数据挖掘技术在当今信息化社会中扮演着重要的角色。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘是通过分析大数据集合中的模式、关联和趋势，从中发现有价值的信息。
本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行分析，探讨其在不同领域的重要性和效果。
二、数据仓库的应用1. 商业智能数据仓库可以帮助企业从大量的交易数据中提取有价值的商业智能。
通过数据仓库，企业可以进行销售分析、市场预测、客户细分等工作，从而指导企业的决策和战略规划。
例如，通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的热销情况、客户的购买偏好，从而优化产品组合和推广策略。
2. 金融风险管理在金融领域，数据仓库的应用尤为重要。
通过对大量的金融数据进行分析，可以发现潜在的风险和异常情况。
例如，银行可以通过数据仓库对客户的交易记录进行监控，及时发现可能存在的欺诈行为；保险公司可以通过数据仓库对保单数据进行分析，预测保险赔付的风险。
3. 医疗健康管理数据仓库在医疗健康管理领域的应用也越来越广泛。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以提高医疗服务的质量和效率。
例如，医院可以通过数据仓库对患者的病历数据进行分析，发现患者的病情变化趋势，及时调整治疗方案；保险公司可以通过数据仓库对保险人的健康数据进行分析，提供个性化的健康管理建议。
三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业进行市场营销策略的制定。
通过对大量的市场数据进行分析，可以了解消费者的购买偏好、行为习惯等信息，从而制定个性化的营销策略。
例如，通过数据挖掘，企业可以发现潜在的目标客户群体，针对性地进行广告投放和促销活动。
2. 社交网络分析随着社交网络的兴起，数据挖掘在社交网络分析中也扮演着重要的角色。
通过对社交网络中的用户行为数据进行分析，可以发现用户之间的关联和影响力。
例如，社交媒体平台可以通过数据挖掘对用户的兴趣和喜好进行分析，推荐个性化的内容和广告。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言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。
数据仓库的目标是提供一个一致、集成和可靠的数据源，以支持企业的决策制定和业务分析。
数据挖掘是从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程，以提供有价值的信息和洞察力。
本文将探讨数据仓库及其数据挖掘在不同领域的应用，并分析其对企业的重要性。
二、数据仓库的应用1. 零售业在零售业中，数据仓库和数据挖掘可以用于分析销售数据、顾客购买行为和市场趋势。
通过对销售数据的分析，零售商可以识别最畅销的产品、最受欢迎的促销活动，并根据这些信息制定更有效的销售策略。
此外，数据挖掘还可以帮助零售商预测顾客的购买偏好，从而个性化推荐产品和提高客户满意度。
2. 金融业数据仓库和数据挖掘在金融业中具有广泛的应用。
银行可以利用数据仓库来存储和管理客户的交易记录、账户信息和信用评分等数据。
通过对这些数据的挖掘，银行可以识别潜在的欺诈行为、预测客户的风险和需求，并根据这些信息制定个性化的金融产品和服务。
3. 健康保健行业在健康保健行业，数据仓库和数据挖掘可以用于分析医疗记录、患者健康状况和药物治疗效果等数据。
通过对这些数据的挖掘，医疗机构可以识别患者的疾病风险、预测治疗结果，并根据这些信息制定个性化的治疗方案和预防措施。
4. 物流和运输业在物流和运输业中，数据仓库和数据挖掘可以用于分析物流运输过程、货物跟踪和供应链管理等数据。
通过对这些数据的挖掘，物流公司可以优化运输路线、提高货物配送效率，并根据这些信息制定更精确的物流计划和供应链策略。
三、数据仓库及其数据挖掘的重要性1. 提供决策支持数据仓库和数据挖掘可以提供有价值的信息和洞察力，帮助企业做出更明智的决策。
通过对大量数据的分析，企业可以了解市场趋势、顾客需求和竞争对手的动态，从而制定更有效的战略和业务计划。
2. 改善业务流程数据仓库和数据挖掘可以帮助企业发现业务流程中的瓶颈和问题，并提供解决方案。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、引言数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的两个方向，它们的应用范围广泛，可以用于企业管理、市场分析、科学研究等方面。
本实验旨在通过学习和实践，深入了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，并利用相应工具进行实际操作。
二、数据仓库实验1. 数据仓库概念及特点数据仓库（Data Warehouse）是指将各种不同来源的数据进行整合、清洗、转换后存储到一个统一的集合中，以便于进行查询和分析。
其主要特点包括：- 面向主题：即按照某个主题或业务领域来组织数据。
- 集成性：将来自不同系统和部门的数据整合到一个统一的存储介质中。
- 非易失性：即一旦存储到数据仓库中，就不能轻易删除或修改。
- 时间性：即记录历史信息，以便于进行趋势分析。
2. 数据仓库建模在建立一个完整的数据仓库之前，需要对其进行建模。
常见的建模方法包括星型模型和雪花模型。
其中星型模型是最常用的一种建模方法，其特点是以一个中心事实表为核心，围绕着它建立多个维度表。
而雪花模型则是在星型模型的基础上进一步拆分出多个层级的维度表。
3. 数据仓库实战在本次实验中，我们使用了SQL Server Management Studio （SSMS）这一数据库管理工具来创建和管理数据仓库。
首先我们需要创建一个数据库，并在其中创建一个事实表和多个维度表。
然后将各种不同来源的数据导入到相应的表中，并进行必要的清洗和转换操作。
最后，我们可以通过SQL查询语句来查询和分析数据。
三、数据挖掘实验1. 数据挖掘概念及过程数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，并将其应用于决策支持、预测分析等方面。
其主要过程包括：- 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
- 特征选择：根据业务需求选择最有价值的特征变量。
- 模型构建：根据所选特征变量构建相应的分类或回归模型。
- 模型评估：对所构建模型进行评估，确定其准确性和可靠性。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库是一个集成、主题导向、随时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库的建立和数据挖掘技术的应用对于企业的发展具有重要意义。
本文将对数据仓库及其数据挖掘的应用进行详细分析。
二、数据仓库的概念和特点数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。
它具有以下特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为导向，将不同来源的数据集成到一个统一的主题中，方便用户进行分析和决策。
2. 集成性：数据仓库通过数据抽取、转换和加载等过程，将多个数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，消除了数据冗余和不一致性。
3. 非易失性：数据仓库中的数据一旦加载，就不会轻易被修改或者删除，保证了数据的稳定性和可靠性。
4. 随时间变化：数据仓库中的数据具有时间属性，可以追溯历史数据的变化，支持用户进行时间序列分析和趋势预测。
三、数据仓库的架构数据仓库的架构包括三层：数据源层、数据存储层和数据访问层。
1. 数据源层：数据源层是数据仓库的基础，包括内部数据源和外部数据源。
内部数据源主要指企业内部的各类业务系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等；外部数据源主要指外部的数据供应商、合作火伴等。
2. 数据存储层：数据存储层是数据仓库的核心，包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，以及数据仓库的物理存储。
ETL过程负责将数据从数据源层抽取出来，经过转换和清洗等处理后加载到数据仓库中。
数据仓库的物理存储可以采用关系型数据库、多维数据库等不同的技术。
3. 数据访问层：数据访问层是数据仓库的最上层，提供给用户进行数据查询、分析和报表等操作。
数据访问层可以通过在线分析处理（OLAP）工具、报表工具等实现。
四、数据挖掘的概念和技术数据挖掘是从大量的数据中自动发现隐藏的模式、关联、异常和趋势等有价值的信息的过程。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
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。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析引言概述：数据仓库是一种用于集中存储和管理企业数据的系统，数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联性的过程。
数据仓库和数据挖掘的结合应用在企业中越来越普遍，为企业决策提供了重要的支持和参考。
本文将从数据仓库的基本概念入手，分析数据仓库及其数据挖掘在企业中的应用。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据存储库，用于支持管理决策。
1.2 数据仓库的特点数据仓库具有高度集成、主题导向、时间一致性、非易失性、稳定性等特点。
1.3 数据仓库的架构数据仓库通常包括数据源层、数据清洗层、数据存储层、数据管理层和数据使用层等组成部分。
二、数据仓库在企业中的应用2.1 业务智能分析数据仓库可以为企业提供全面、准确的数据支持，帮助企业进行业务智能分析，发现潜在的商机和问题。
2.2 决策支持系统数据仓库为企业提供了全面的数据支持，可以帮助企业管理层做出更加准确、及时的决策。
2.3 经营管理数据仓库可以帮助企业进行经营管理，监控业务运营情况，及时调整经营策略，提高企业的经营效率和盈利能力。
三、数据挖掘的基本概念3.1 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程。
3.2 数据挖掘的技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法和算法。
3.3 数据挖掘的应用领域数据挖掘广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、生产优化等领域。
四、数据仓库与数据挖掘的结合应用4.1 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数据基础，数据挖掘则通过分析数据仓库中的数据来发现有价值的信息。
4.2 数据仓库与数据挖掘的结合应用数据仓库和数据挖掘的结合应用可以帮助企业发现潜在的商机、优化业务流程、提高决策效率。
4.3 成功案例分析许多企业通过数据仓库和数据挖掘的结合应用取得了显著的业务成果，如提高销售额、降低成本、提升客户满意度等。
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数据仓库与数据挖掘实例分析摘要：数据仓库与数据挖掘技术的应用主要在于构建企业的决策支持系统，以协助企业提高自身竞争力。
作为近年来刚刚兴起并逐步发展起来的一门新兴交叉学科，数据仓库与数据挖掘涉及到了许多领域的知识，也包括许多概念、理论、设计方法及挖掘算法，这些内容比较繁杂且不易理解，对于初学者而言，学习起来颇为困难。
针对此问题，通过实例加以说明，以期为初学者提供某些帮助。
关键词：数据仓库；数据挖掘；决策树0 引言数据仓库与数据挖掘是近年来刚刚兴起并逐步发展起来的一门新兴交叉学科，它把对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，并提供决策支持。
此门学科涉及到许多领域的知识，包括数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算、机器学习等，汇集了多门学科的知识并在综合运用这些学科知识的基础上产生出新的知识和方法。
此门学科的应用主要在于构建企业的决策支持系统，此系统正是目前帮助企业提高自身竞争力的重要手段。
在数据仓库与数据挖掘学科中涉及了许多概念、设计方法及诸多挖掘算法，本文将就其中的一些内容结合SQL Server Analysis Service 应用实例加以阐述与说明，以加深对理论的理解，并逐步掌握此门学科所提供的更多技术。
总体来讲，构建一个企业的决策支持系统主要有两个阶段，第一个阶段是创建企业的数据仓库，第二个阶段是在数据仓库的基础上进行数据挖掘。
这两个阶段的工作相辅相成，数据仓库是基础，数据挖掘是在数据仓库之上的高层应用，两者需要整体规划、分步实施。
下面分别就这两部分内容结合实例加以阐述。
1 数据仓库的规划与设计数据仓库是一个面向主题的、集成的，时变的、非易失的数据集合，支持部门管理的决策过程，数据中的每一个数据单元在实践上都是和某个时刻相关的。
数据仓库也被看作是某个组织的数据存储库，用于支持战略决策。
数据仓库的功能是以集成的方式存储整个组织的历史数据，这些数据会影响到这个组织和企业的多个方面。
数据仓库的特点是：数据常常来自于多个数据源；其存放模式一致；驻留在单个站点；数据已经清理、变换、集成与装载并定期刷新；数据量巨大。
数据仓库构建方法同一般数据库构建方法最大的不同在于数据仓库的需求分析是从用户的决策问题入手，其目的是直接针对问题的主题，而一般数据库系统是以事务处理为出发点。
下面结合具体实例说明数据仓库的设计步骤。
1.1 确定用户需求，为数据仓库中存储的数据建立模型通过数据模型得到企业完整而清晰的描述信息。
数据模型是面向主题建立的，同时又为多个面向应用的数据源的集成提供了统一的标准。
例如：FoodMart是一家大型的连锁店，在美国、墨西哥和加拿大有销售业务。
市场部想要按产品和顾客分析1998年进行的所有销售业务数据。
该公司现在急需进行销售方面的数据分析，以找到一些潜在规律来促进销售业务的进一步拓展从而扩大销售渠道、加大销售量、提高销售利润、增强公司竞争力。
该连锁店销售的产品总体上被分为若干个大类，细节上分为若干个小类；客户广泛分布于不同地区、不同国家。
该连锁店在销售信息管理系统中长期保存并不断更新着产品、产品分类、商店、销售、促销、客户等记录表，依次为：产品表（PRODUCT）、产品分类表（PRODUCT_CLASS）、商店表（STOR）、1998年销售记录表（Sales_fact_1998）、促销表（PROMOTION）、客户表（CUSTOMER）等。
FoodMart连锁店保存并不断更新的数据库是事务处理型数据库，其结构是面向应用而设计的。
要进行数据挖掘就必须建立面向主题的数据仓库，为了进行1998年销售方面的数据挖掘，要设计的数据仓库必须以1998年销售数据为主题，辅之以日期、产品、产品分类、商店、促销、客户等其它数据信息。
具体来讲，即创建以1998年销售为主题的数据仓库，采用星型/雪花模式构建事实表。
1.2 分析数据源，完成数据仓库的设计工作基于用户的需求，着重于1998年销售主题，开发数据仓库中数据的物理存储结构，即设计多维数据结构的事实表和维表。
1998年销售事实表包含5个维表和3个度量。
这5个维表分别是日期、客户、产品、促销和商店维表，3个度量分别为销售金额、仓储成本、销售单位。
考虑到将来要根据顾客的年收入情况进行顾客会员卡种类方面的数据分析，另外增加了年收入维度（yearly income，取自于customer表）。
为便于分析挖掘出有关时间因素的信息，特增加了时间表time。
1.3 生成物理的数据仓库，并从各种源系统中获取数据装入数据仓库中在SQL Server Analysis Service manager中建立物理的数据仓库可以通过ODBC数据源方式指定原有数据库，再通过Microsoft OLE DB Provider for ODBC进行连接的方式完成原有数据库到数据仓库的映射。
运用SQL Server Analysis Service manager提供的功能建立数据仓库的多维数据集，指定此数据仓库的度量值与维度，至此数据仓库建立完毕。
其中纬度与度量值如图2所示。
2 数据挖掘数据挖掘（Data Mining）又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
简言之，数据挖掘就是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。
数据挖掘可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。
数据挖掘的方法是建立在联机分析处理（On Line Analytical Processing，OLAP）的环境基础之上的。
OLAP技术使数据仓库能够快速响应重复而复杂的分析查询，从而使数据仓库能有效地用于联机分析。
OLAP 的多维数据模型和数据聚合技术可以组织并汇总大量的数据，以便能够利用联机分析和图形工具迅速对数据进行评估。
当分析人员搜寻答案或试探可能性时，在得到对历史数据查询的回答后，经常需要进行进一步查询。
OLAP系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。
数据挖掘工作是在完备地建立了数据库、数据仓库等数据集的基础上进行的，典型的数据挖掘系统结构如图3所示。
整个数据挖掘过程主要可分几个阶段，依次为：问题定义、数据预处理、数据挖掘以及结果的解释和评估。
2.1 问题定义问题定义就是要清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
对于FoodMart连锁店来说，它的问题定义就是：FoodMart连锁店的市场部想增加客户满意度和客户保有率，于是实行了创造性的方法以达到这些目标。
其方法之一是对会员卡方案重新进行定义，以便更好地为客户提供服务并且使所提供的服务能够更加密切地满足客户的期望。
为了重新定义会员卡方案，市场部想分析当前销售事务并找出客户人口统计信息（婚姻状况、年收入、在家子女数等等）和所申请卡之间的模式，然后根据这些信息和申请会员卡的客户的特征重新定义会员卡。
2.2 数据预处理最初为数据挖掘所准备的所有原始数据集通常都很大，它们当中存在许多脏数据。
造成脏数据的原因主要源自于收集与传送过程的错误、滥用缩写词以及不同的惯用语、重复记录、数据输入错误、拼写变化、不同的计量单位、过时的编码、集成时的空值与丢失值以及不同的数据源等。
脏数据主要有以下一些表现形式：（1）数据不完整。
表现为：感兴趣的属性缺值；缺乏感兴趣的属性；仅包含聚集数据等。
例如：CUSTOMER表中的LNAME=“”（2）数据噪声。
即包含错误的属性值或存在偏离期望的孤立点值。
一个属性的值与事实完全不吻合的情况，例如：CUSTOMER表中的在家子女数num_children_at_home=200（3）数据不一致。
数据不一致表现为多种情况，比如：同样的属性在不同的结构里使用不同的名字，例如：name、xm；不同数据使用的计量单位不同，例如：100（美元）、100（美分）；数据不允许为空的地方数据为空等。
如果在脏数据上进行数据挖掘将很可能导致错误的判断甚至完全相反的分析结果，也就是说，没有高质量的数据就没有高质量的挖掘结果。
由于决策质量依赖于数据质量，因此需要在数据挖掘之前进行数据预处理，以保证数据仓库内包含的是高质量的、一致的数据。
所谓数据预处理其实就是对数据仓库中的数据进行提取、清理、转换，从而保证数据的高质量，具体来讲包括以下几种操作：（1）数据清理（data cleaning）。
就是去掉数据中的噪声，纠正不一致；填写空缺值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点。
例如：将CUSTOMER表中的在家子女数num_children_at_home=200的记录值删除掉或填入平均值1。
（2）数据集成（data integration）。
将多个数据源中的数据合并存放在一个统一的数据存储（如数据仓库、数据库等）中，数据源可以是多个数据库、数据立方体或一般的数据文件。
（3）数据变换（data transformation）。
即数据的标准化与聚集，将数据变换成适于挖掘的形式。
例如：属性数据可以规范化，使得它们可以落入某个小区间。
（4）数据归约（data reduction）。
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它接近于保持原数据的完整性，但数据量比原数据小得多。
与非归约数据相比，在归约的数据上进行挖掘，所需的时间和内存资源更少，挖掘将更有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。
数据归约主要通过数据聚集（如建立数据立方体）、维归约（如删除不相关特性）、数据压缩（如最短编码）、数字归约（用较短的表示替换数据）、概化（去掉不用的属性）等方法完成。
例如，对于FoodMart 连锁店的数据挖掘来讲，CUSTOMER表中的address1、address2、address3、address4这4个属性与挖掘目标无关，所以可以将它们删除掉以节省空间和时间。
2.3 选择挖掘模型，进行数据挖掘根据数据挖掘的目标和数据的特征，选择合适的挖掘模型，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
FoodMart连锁店的工作设想是：对会员卡方案重新进行定义，以便更好地为客户提供服务并且使所提供的服务能够更加密切地满足客户的期望。
市场部想分析当前销售事务并找出客户人口统计信息（婚姻状况、年收入、在家子女数等）和所申请卡之间的模式，然后根据这些信息和申请会员卡的客户的特征重新定义会员卡。
对于这个工作预期，决定采用决策树的数据挖掘方法进行客户群的分析。
所谓决策树，就是在对数据进行决策分类时利用树的结构将数据记录进行分类，其中树的一个叶结点就代表符合某个条件的属性集，根据属性的不同取值建立决策树的各个分支，随后递归地构造每个子节点的子树。