数据仓库与数据挖掘简介
数据仓库数据挖掘技术
数据挖掘应用
数据挖掘在医疗健康中的应用
1.疾病预测：通过数据挖掘技术，可以分析患者的病史和生活 习惯，预测他们可能患的疾病，从而进行早期预防和治疗。 2.医疗资源优化：数据挖掘技术可以分析医疗数据，预测患者 的就诊需求，从而优化医疗资源的分配。 3.药物研发：数据挖掘技术可以分析药物的化学结构和生物活 性，预测其可能的药效和副作用，从而加速药物的研发。
数据仓库设计
数据仓库设计的物理设计
1.物理设计是数据仓库设计的最后一步，主要任务是根据逻辑设计的结果，设计数 据仓库的物理存储结构，包括数据仓库的存储设备、数据仓库的存储介质、数据仓 库的存储
数据仓库数据挖掘技术
数据挖掘方法
数据挖掘方法
数据挖掘方法概述
1.数据挖掘的定义：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，通过统计分析、机器 学习等方法，发现数据中的模式和规律，为决策提供支持。 2.数据挖掘的分类：数据挖掘方法主要分为描述性挖掘、预测性挖掘和规范性挖掘三类。 描述性挖掘是对数据进行描述和总结，预测性挖掘是预测未来的趋势和结果，规范性挖掘 是提出改进数据质量的建议。 3.数据挖掘的应用：数据挖掘广泛应用于商业、医疗、金融、教育等领域，如市场分析、 客户关系管理、疾病预测、信用评估等。
数据清洗
1.数据清洗的定义：数据清洗是数据预处理的重要步骤，其目的是识别和处理数据 中的错误、缺失、重复和不一致等问题。 2.数据清洗的常用方法：数据清洗的常用方法包括删除、填充、修改和重构等。 3.数据清洗的重要性：数据清洗能够提高数据的质量和准确性，减少错误和偏差， 提高模型的稳定性和可靠性。
数据预处理
数据仓库数据挖掘技术
数据挖掘基础
数据挖掘基础
数据挖掘基础
1.数据挖掘的定义与目标：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，其目标是发现数 据中的模式、趋势和规律，以支持决策和预测。2.数据挖掘的步骤：数据挖掘通常包括数据预处 理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。3.数据挖掘的应用：数据挖掘在商业、医疗、金融 、教育等领域有广泛的应用，如市场分析、客户关系管理、疾病预测等。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言：数据仓库和数据挖掘是当今信息时代中非常重要的概念。
数据仓库是指用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现隐藏的模式和知识。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的概念、作用以及应用领域。
一、数据仓库1.1 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。
- 数据仓库是基于主题的，即以特定的主题或者业务领域为中心，整合相关数据以提供全面的分析。
- 数据仓库是集成的，将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余和不一致，提供一致性的数据视图。
- 数据仓库是稳定的，一旦建立，数据仓库的结构和数据内容不会频繁变化。
- 数据仓库是随时间变化的，可以追踪和记录历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。
1.2 数据仓库的架构和组成- 数据仓库的架构通常包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据使用层。
- 数据源层负责从各种数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件系统、日志文件等。
- 数据集成层负责将来自不同数据源的数据进行清洗、转换和集成，以确保数据的一致性和完整性。
- 数据存储层是数据仓库的核心，用于存储整合后的数据，包括事实表和维度表等。
- 数据使用层提供给用户的数据视图和分析工具，支持用户进行数据查询、报表生成和决策支持等。
1.3 数据仓库的作用和优势- 数据仓库可以提供全面、一致、准确的数据，为管理决策提供支持和参考。
- 数据仓库可以匡助企业进行数据分析和业务探索，发现隐藏的模式和知识。
- 数据仓库可以提供历史数据的追踪和趋势分析，支持业务预测和规划。
- 数据仓库可以减少数据冗余和不一致，提高数据的质量和可靠性。
- 数据仓库可以提高数据的查询和分析效率，减少数据处理的时间和成本。
二、数据挖掘2.1 数据挖掘的定义和过程- 数据挖掘是从大量数据中自动发现实用的模式和知识的一种技术和过程。
- 数据挖掘的过程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、模式发现和模式评估等步骤。
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企业中重要的信息技术工具，用于管理和分析大规模数据集。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间变化的数据集合，用于支持管理决策和业务分析。
而数据挖掘则是在数据仓库中发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式的过程。
一、数据仓库1. 定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策和业务分析。
它是从多个数据源中提取、清洗、转换和加载数据，以便用户可以方便地访问和分析数据。
2. 架构数据仓库的架构通常包括以下几个组件：- 数据源：数据仓库从多个数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件系统、Web服务等。
- 数据清洗：数据清洗是将数据进行去重、纠错、格式化等处理，以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合，以适应数据仓库的结构和格式。
- 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用批量加载或增量加载的方式。
- 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组件，通常使用关系型数据库或列式数据库来存储数据。
- 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据的结构、关系、来源等信息。
- 查询和分析：数据仓库提供了灵活的查询和分析功能，用户可以根据需要进行多维分析、数据挖掘等操作。
3. 优势数据仓库的优势包括：- 集成性：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理，提供一致的数据视图。
- 面向主题：数据仓库以主题为导向，将数据组织成易于理解和分析的形式，方便用户进行决策和分析。
- 非易失性：数据仓库中的数据是非易失的，即使在数据源发生故障或丢失时，仍然可以恢复和重建数据。
- 支持决策：数据仓库提供了强大的查询和分析功能，可以帮助用户进行决策和业务分析。
- 高性能：数据仓库使用优化的存储和查询技术，可以提供快速的数据访问和查询响应时间。
二、数据挖掘1. 定义数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式的过程。
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和管理大量结构化和非结构化数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中提取有价值的信息和模式的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的概念、应用、技术和优势。
一、数据仓库的概念和应用1. 数据仓库的概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它是通过将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载（ETL）来构建的，以便为决策支持和分析提供一致、准确的数据。
2. 数据仓库的应用数据仓库在企业中有广泛的应用，包括市场分析、销售预测、客户关系管理、供应链管理等。
它可以匡助企业管理者更好地理解企业的业务情况，从而做出更明智的决策。
二、数据挖掘的概念和技术1. 数据挖掘的概念数据挖掘是从大量数据中自动发现有价值的信息和模式的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过分析数据中的关联、趋势和规律，揭示隐藏在数据暗地里的知识。
2. 数据挖掘的技术数据挖掘涉及到许多技术和算法，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、异常检测等。
这些技术可以匡助企业发现潜在的市场机会、优化业务流程、提高客户满意度等。
三、数据仓库与数据挖掘的优势1. 提供一致的数据视图数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，提供了一致的数据视图。
这使得企业管理者可以更方便地访问和分析数据，从而更好地理解企业的业务情况。
2. 支持复杂的查询和分析数据仓库通过预先设计的数据模型和索引，可以支持复杂的查询和分析。
这使得企业管理者可以从大量的数据中快速获取有价值的信息，为决策提供支持。
3. 发现隐藏的知识和模式数据挖掘技术可以匡助企业发现隐藏在数据暗地里的知识和模式。
通过分析数据中的关联、趋势和规律，企业可以发现潜在的市场机会、优化业务流程等。
4. 支持决策制定数据仓库和数据挖掘可以为企业管理者提供准确、全面的数据，匡助他们做出更明智的决策。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息时代中非常重要的概念和技术。
数据仓库是指将来自不同来源的数据进行集成、变换和存储，以支持企业的决策和分析。
而数据挖掘则是利用各种算法和技术，从大量的数据中发现隐藏的模式和知识。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的概念、作用、技术和应用。
一、数据仓库1.1 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、时变的数据集合，用于支持企业的决策和分析。
- 数据仓库具有高度集成性，可以将来自不同来源的数据进行统一的存储和管理。
- 数据仓库是面向主题的，即以企业的业务主题为中心进行数据的组织和存储。
1.2 数据仓库的架构和组成- 数据仓库的架构通常包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等组成部分。
- 数据源是数据仓库的来源，可以包括企业内部的各种业务系统和外部的数据供应商。
- 数据抽取是将数据从不同的源系统中提取出来，通常采用ETL（抽取、转换、加载）工具来实现。
1.3 数据仓库的作用和优势- 数据仓库可以提供一致性和集成性的数据，为企业的决策和分析提供可靠的基础。
- 数据仓库可以提高数据的查询和分析效率，减少对源系统的影响。
- 数据仓库可以支持各种数据挖掘和分析技术，发现隐藏的模式和知识。
二、数据挖掘2.1 数据挖掘的定义和目标- 数据挖掘是从大量的数据中自动发现有用的模式和知识的过程。
- 数据挖掘的目标包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的技术和方法- 数据挖掘的技术包括决策树、神经网络、关联规则、聚类等。
- 数据挖掘的方法包括预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
2.3 数据挖掘的应用领域- 数据挖掘在市场营销、客户关系管理、风险管理、医疗健康等领域都有广泛的应用。
- 数据挖掘可以帮助企业发现潜在的市场机会、改善客户满意度、降低风险等。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的协同作用- 数据仓库提供了数据挖掘的数据基础，为数据挖掘提供了可靠的数据源。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘一、数据仓库介绍数据仓库是指将企业内部各个业务系统中的海量数据进行集中存储、整合和管理的一种技术手段。
它通过将数据从不同的源系统中提取、清洗、转换和加载，构建了一个面向决策支持的统一数据视图。
数据仓库的建立可以帮助企业更好地进行数据分析和决策，提高企业的竞争力。
二、数据仓库的架构1. 数据源层：数据仓库的数据源包括企业内部各个业务系统、外部数据源以及第三方数据提供商等。
这些数据源可能包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 数据抽取层：在数据源层之上，需要进行数据的抽取、清洗和转换操作，将原始数据转化为适合数据仓库存储和分析的格式。
3. 数据存储层：数据存储层是数据仓库的核心部分，通常采用关系型数据库或者列式数据库进行存储。
数据存储层的设计需要考虑数据的结构化和非结构化特点，以及数据的存储和查询性能。
4. 数据管理层：数据管理层主要负责数据的管理和维护，包括数据的备份、恢复、安全性管理等。
5. 数据应用层：数据应用层是数据仓库提供给用户进行数据分析和决策支持的接口，可以通过各种数据分析工具和报表工具进行数据查询、分析和可视化展示。
三、数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的、以前未知的、有价值的信息和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从数据中提取出模式、规律和趋势，用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
四、数据挖掘的应用领域1. 市场营销：通过数据挖掘技术，可以分析客户的购买行为、偏好和需求，为企业的市场推广和产品定位提供决策支持。
2. 金融风控：数据挖掘可以帮助金融机构进行风险评估、信用评分和欺诈检测，提高金融业务的安全性和效率。
3. 医疗健康：数据挖掘可以分析医疗数据，发现疾病的风险因素、预测疾病的发展趋势，为医疗决策提供科学依据。
4. 社交网络：通过数据挖掘技术，可以分析用户的社交关系、兴趣和行为，为社交网络平台提供个性化推荐和广告投放服务。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘一、数据仓库数据仓库是指将企业的各类数据集中存储、整合和管理的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策和分析。
数据仓库的建设和维护需要遵循一定的标准和规范。
1. 数据仓库架构数据仓库的架构是指数据仓库系统的组成和结构。
常见的数据仓库架构包括三层架构和星型架构。
三层架构由数据源层、数据存储层和数据应用层组成。
数据源层负责从各个数据源（如数据库、文件等）抽取数据，数据存储层用于存储和管理数据，数据应用层提供各类决策支持和分析功能。
星型架构由中心事实表和多个维度表组成。
中心事实表包含了业务过程中的关键指标，维度表描述了这些指标的上下文信息。
2. 数据抽取与清洗数据仓库的数据抽取与清洗是指从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以适应数据仓库的需求。
数据抽取与清洗的过程需要确保数据的准确性、一致性和完整性。
数据抽取可以通过批量抽取、增量抽取和实时抽取等方式进行。
数据清洗包括数据去重、数据格式转换、数据合并和数据校验等操作。
3. 数据存储与管理数据仓库的数据存储与管理是指将清洗后的数据存储到数据仓库中，并进行管理和维护。
数据存储可以采用关系型数据库、多维数据库或者列式数据库等。
数据管理包括数据的备份与恢复、数据的索引与分区、数据的压缩与加密等操作。
同时，数据的质量管理也是数据存储与管理的重要内容，包括数据的准确性、一致性、完整性和可靠性等方面。
4. 数据查询与分析数据仓库的数据查询与分析是指通过各类分析工具和技术，对数据仓库中的数据进行查询、分析和挖掘，以支持企业的决策和分析需求。
常见的数据查询与分析工具包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具、报表工具和可视化工具等。
这些工具可以帮助用户从不同的角度和维度对数据进行多维分析、趋势分析和关联分析等。
二、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业发现潜在的商机、改进产品和服务、提高决策的准确性和效率。
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和技术。
数据仓库是一个用于存储和管理大规模数据的系统，而数据挖掘则是通过分析和探索这些数据来发现隐藏在其中的实用信息和模式。
一、数据仓库数据仓库是一个集成的、主题导向的、稳定的、面向主题的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1. 集成性：数据仓库将来自不同来源的数据进行整合，以便用户可以从一个地方访问和分析各种数据。
2. 主题导向：数据仓库的设计是环绕特定的主题或者业务问题进行的，而不是按照应用程序或者部门来组织数据。
3. 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗、转换和整合的，以确保数据的准确性和一致性。
4. 面向主题：数据仓库存储的数据是按照主题进行组织的，例如销售、客户、产品等。
5. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标志进行存储的，以便用户可以进行时间上的分析和比较。
6. 非易失性：数据仓库中的数据是长期存储的，不会因为系统故障或者断电而丢失。
数据仓库的建设过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载和数据查询等环节。
通过数据仓库，企业可以更好地理解自己的业务运营情况，支持决策制定和战略规划。
二、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动发现实用的信息、模式和关系的过程。
它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术和算法来实现的。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
下面我们来详细介绍这些任务：1. 分类：分类是将数据集划分为不同的类别或者标签的任务。
通过学习已知类别的样本数据，分类算法可以对新的未知数据进行分类。
2. 聚类：聚类是将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的任务。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或者距离来实现。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的任务。
例如，购买商品A的人通常也会购买商品B，这就是一个关联规则。
4. 异常检测：异常检测是识别数据集中不符合正常模式的数据对象的任务。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言概述：在信息时代，数据的积累和应用变得越来越重要。
数据仓库和数据挖掘作为两个关键概念，对于组织和处理大量数据具有重要意义。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的概念、作用以及应用领域。
一、数据仓库的概念与作用1.1 数据仓库的定义数据仓库是指将组织的数据集中存储在一个统一的数据库中，以便进行分析和决策支持。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。
1.2 数据仓库的作用1.2.1 决策支持数据仓库提供了一个统一的数据视图，使得决策者能够更好地了解组织的运营情况，从而做出更明智的决策。
1.2.2 数据分析数据仓库中的数据经过整合和清洗，可以进行多维分析和数据挖掘，从而发现数据中的潜在模式和关联规则。
1.2.3 数据共享数据仓库可以将不同部门和业务系统的数据进行整合，实现数据共享和协同工作，提高组织的工作效率。
二、数据挖掘的概念与技术2.1 数据挖掘的定义数据挖掘是通过自动或半自动的方式，从大量数据中发现隐藏的模式、关联规则和知识的过程。
2.2 数据挖掘的技术2.2.1 分类与预测数据挖掘可以通过分类和预测技术，对数据进行分类和预测，帮助决策者做出准确的预测和判断。
2.2.2 聚类与关联规则数据挖掘可以通过聚类和关联规则技术，对数据进行分组和发现数据之间的关联性，从而帮助组织发现新的商机和市场趋势。
2.2.3 异常检测与趋势分析数据挖掘可以通过异常检测和趋势分析技术，发现数据中的异常情况和趋势变化，帮助组织及时采取措施应对。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系数据仓库提供了数据挖掘的数据源，为数据挖掘提供了可靠的数据基础。
3.2 数据仓库与数据挖掘的区别数据仓库是面向整个组织的数据集合，而数据挖掘是从数据仓库中提取有价值的信息。
3.3 数据仓库与数据挖掘的协同作用数据仓库和数据挖掘相互依赖，数据仓库提供了数据挖掘的基础，而数据挖掘为数据仓库提供了更深层次的数据分析和决策支持。
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当今互联网时代中信息科学领域中重要的概念和技术，它们在众多领域的应用广泛，对于企业和组织的决策和发展有着重要影响。
本文将对数据仓库与数据挖掘进行介绍与分析。
一、数据仓库数据仓库是指将分散在不同业务系统中的、以不同格式存在的数据集中到一个统一的存储系统中。
它通常是以主题为导向进行组织和存储，便于用户进行查询、分析和决策。
数据仓库的设计需要考虑到数据的清洗、集成、转换和加载等工作。
通过将分散的数据进行整合，数据仓库能够为用户提供一个全面、准确、一致的数据视图，从而帮助用户更加高效地进行分析和决策。
数据仓库的建设过程需要遵循多个步骤和原则。
首先是需求分析和需求规划阶段，根据用户的需求确定数据仓库的目标和范围。
其次是数据模型设计和数据抽取阶段，确定数据仓库的架构和数据抽取方式。
最后是数据加载和元数据管理阶段，将清洗后的数据导入到数据仓库中，并对元数据进行管理。
数据仓库的优势在于能够提供全面、及时且准确的数据，方便用户进行决策分析。
它对于企业管理和发展具有重要意义，能够帮助企业提高工作效率、降低成本、提升竞争力。
二、数据挖掘数据挖掘是通过分析大量数据以发现其中的模式、关联和趋势等有价值的信息的过程。
它是从海量的数据中提取出隐藏在其中的知识，用于支持决策和预测。
数据挖掘可以应用于各种领域，如市场营销、金融风险控制、医疗诊断等。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中挖掘出关键的商业信息，帮助企业进行产品定位、市场分析和客户管理等。
数据挖掘的过程包括数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等环节。
在数据清洗阶段，需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和噪声等。
在特征选择阶段，选择与挖掘目标相关的特征变量。
然后，在模型构建阶段，使用合适的算法建立模型，并对模型进行训练和测试。
最后，在模型评估阶段，对模型的准确性和可信度进行评估。
数据挖掘的应用前景广阔，但同时也面临着一些挑战和问题。
数据库的数据仓库与数据挖掘
数据库的数据仓库与数据挖掘随着信息时代的到来，大量的数据被持续产生和积累。
为了更好地利用这些数据，数据库的数据仓库与数据挖掘被广泛应用。
本文将从各个方面介绍数据库的数据仓库与数据挖掘的定义、特点、应用以及未来的发展趋势。
一、数据仓库的定义与特点1.1 数据仓库的定义数据仓库是指将企业或组织中的大量数据集中存储，并结合适当的数据管理和处理技术，为决策支持和业务分析提供有效的信息。
它具有面向主题、集成、稳定、随机访问、时间一致性等特点。
1.2 数据仓库的特点首先，数据仓库是面向主题的。
它以事实（Facts）和维度（Dimensions）为核心，可以根据业务需求构建多个主题，如销售主题、财务主题等。
其次，数据仓库是集成的。
它通过将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，消除重复和冗余，提高数据的质量和一致性。
再次，数据仓库是稳定的。
它采取了一系列的数据管理和处理技术，确保数据的可靠性和持久性，从而提供可靠的决策支持和业务分析。
最后，数据仓库支持随机访问和时间一致性。
用户可以根据需求随机访问数据仓库中的数据，并获得最新的结果。
二、数据挖掘的定义与应用2.1 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中自动或半自动地发现有价值的信息、模式和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习、模式识别等方法，从数据中提取出隐含的、以前未知的有用信息。
2.2 数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
举几个例子来说明：首先，在市场营销中，数据挖掘可以用来分析用户的购买行为，发现用户的偏好和需求，从而制定更精确的营销策略。
其次，在金融领域，数据挖掘可以用来建立风险评估模型，预测股票价格的波动，进行信用评级等。
另外，在医疗领域，数据挖掘可以用来诊断疾病、预测疾病的发展趋势，帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
除此之外，数据挖掘还在科学研究、网络安全、交通管理等方面有着广泛的应用。
三、数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库和数据挖掘是紧密相关的。
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当今信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指将组织内部各个部门的数据整合起来，形成一个统一的数据存储系统，为企业决策提供支持。
而数据挖掘则是从大量的数据中发现潜在的模式、关联以及隐藏的知识。
一、数据仓库1. 概念和作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
它的作用是为企业提供决策支持，帮助企业管理者更好地了解企业的运营情况、市场趋势以及客户需求等。
2. 架构和组成数据仓库的架构一般包括数据源、ETL（抽取、转换、加载）过程、数据存储、元数据管理和报表分析等组成部分。
数据源可以是企业内部的各个部门的数据库，也可以是外部的数据源，如市场调研数据等。
3. ETL过程ETL过程是数据仓库中非常重要的一环，它包括数据的抽取、转换和加载三个步骤。
抽取是从数据源中提取数据的过程，转换是对抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程，加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
4. 数据存储数据仓库中的数据一般采用星型模型或雪花模型进行存储。
星型模型以一个中心表为核心，周围是多个维度表；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，以减少数据冗余。
5. 元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源等信息。
元数据管理是对数据仓库中的元数据进行管理和维护，以便更好地理解和使用数据。
二、数据挖掘1. 概念和作用数据挖掘是从大量的数据中自动发现潜在的模式、关联以及隐藏的知识。
它可以帮助企业发现市场趋势、预测客户需求、优化营销策略等，从而提高企业的竞争力。
2. 数据挖掘过程数据挖掘的过程一般包括问题定义、数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
问题定义是明确需要解决的业务问题，数据采集是获取与问题相关的数据，数据预处理是对数据进行清洗、转换和归一化等处理，特征选择是选择对问题有用的特征，模型构建是建立合适的数据挖掘模型，模型评估是对模型进行性能评估，模型应用是将模型应用到实际业务中。
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的重要概念。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，而数据挖掘则是从这些数据中提取有用信息的过程。
本文将详细介绍数据仓库和数据挖掘的定义、作用、应用领域以及相关技术。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它是一个用于存储和处理大量数据的系统，可以将来自不同数据源的数据进行集成，提供一致性和准确性的数据，以支持企业的决策分析和业务智能。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 提供一致性的数据：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成，提供一致性和准确性的数据，消除数据冗余和数据不一致性的问题。
2. 支持决策分析：数据仓库存储了大量的历史和当前数据，可以用于进行各种分析和查询，帮助企业做出更明智的决策。
3. 提高数据查询性能：数据仓库采用了一系列优化技术，如索引、分区等，可以提高数据查询的性能和效率。
4. 支持业务智能：数据仓库可以与数据分析工具和报表工具相结合，提供各种报表、图表和数据可视化功能，帮助企业进行业务智能分析。
二、数据挖掘的定义和作用数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和模式的过程。
它是一种基于统计学、机器学习和人工智能等技术的数据分析方法，可以帮助人们发现数据中的规律、趋势和关联性。
数据挖掘的作用主要有以下几个方面：1. 发现潜在的商业机会：通过对大量数据进行挖掘，可以发现潜在的商业机会和市场趋势，帮助企业做出更明智的决策。
2. 预测和预警：数据挖掘可以通过分析历史数据，建立预测模型，对未来的趋势和事件进行预测和预警，帮助企业制定相应的策略。
3. 客户关系管理：数据挖掘可以从大量客户数据中挖掘出有关客户的行为模式和偏好，帮助企业进行精准的市场营销和客户关系管理。
4. 欺诈检测：通过对大量交易数据进行挖掘，可以发现异常模式和欺诈行为，帮助企业提高风险控制和安全性。
数据库的数据仓库与数据挖掘
数据库的数据仓库与数据挖掘数据在如今的信息社会中扮演着举足轻重的角色，企业和组织对数据的管理和分析越来越重视。
为了更好地利用和分析数据，数据仓库和数据挖掘技术应运而生。
本文将介绍数据库的数据仓库和数据挖掘的基本概念、特点和应用。
一、数据仓库的概念和特点数据仓库是指用于存储和管理大量历史数据的集中式数据库系统。
它采用面向主题的数据集成方式，将来自多个异构数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、一致的数据集合。
数据仓库的主要特点包括：1. 面向主题：数据仓库将数据按照主题进行组织和存储，方便用户进行分析和查询。
主题可以是企业的销售、采购、人力资源等方面。
2. 集成性：数据仓库从不同数据源中抽取数据，并经过清洗、转换和集成，形成一致的数据集合。
这使得用户可以从不同的角度对数据进行分析。
3. 非易失性：数据仓库中的数据一般是以只读方式使用，不允许进行修改或删除，以确保数据的完整性和一致性。
4. 时间性：数据仓库存储的是历史数据，可以追溯到过去的任意时刻。
这使得用户可以通过分析历史数据获取有关过去的信息，从而做出更准确的决策。
二、数据仓库的架构和组成数据仓库的架构一般包括数据源层、数据集成层、数据存储层和用户接口层。
1. 数据源层：数据源层负责从企业的内部系统和外部数据源中抽取数据。
内部数据源可以包括企业的关系数据库、事务处理系统等，外部数据源可以包括行业数据库、互联网数据等。
2. 数据集成层：数据集成层对从数据源层抽取的数据进行清洗、转换和集成，以保证数据的一致性和质量。
3. 数据存储层：数据存储层是数据仓库中最核心的部分，用于存储经过清洗和集成的数据。
常用的数据存储方式包括关系数据库、多维数据库和列式数据库等。
4. 用户接口层：用户接口层提供给用户进行数据查询、分析和报表生成等功能。
用户可以通过数据查询语言、在线分析处理工具等进行操作。
三、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是从大规模数据中自动发现有价值的信息和知识的过程。
数据仓库与数据挖掘概述课件
05
数据挖掘的应用与实践
金融行业的数据挖掘应用
风险管理与合规
金融行业应用数据挖掘技术对海量数据进行实时监控，识 别异常交易，预防欺诈行为，并满足监管机构的合规要求 。
客户细分与精准营销
通过数据挖掘，金融企业可以更准确地识别不同层次的客 户群体，制定个性化的产品和服务策略，提高客户满意度 和忠诚度。
挑战
然而，数据驱动决策支持系统也面临一些挑战，如数据质量、数据处理成本、数据隐私等问题。此外，如何将复 杂的数据分析结果转化为易于理解的视觉表现形式，也是一项重要的挑战。
数据仓库和数据挖掘在未来的应用与创新
新的应用领域
随着技术的发展，数据仓库和数据挖掘将在更多的领域得到应用。例如，在医疗领域，可以利用这些 技术分析患者的医疗记录，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。在金融领域，可以利用这些技术 分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。
间。
供应链优化
数据挖掘可以帮助工业企业 分析供应链中的数据，如库 存水平、采购成本、运输时 间等，制定更合理的采购和
物流策略。
质量控制与改进
数据挖掘技术可以分析产品 质量数据，发现潜在的质量 问题，为质量工程师提供更 准确的质量控制和改进建议 。
06
未来趋势与展望
数据仓库和数据挖掘技术的发展趋势
信贷评估与决策支持
数据挖掘可以帮助金融机构评估借款人的信用等级，预测 贷款违约的可能性，从而做出更明智的信贷决策。
电商行业的数据挖掘应用
用户行为分析
电商企业通过数据挖掘技术分析用户的购买历史、搜索记录、浏览 时间等数据，了解用户的购物习惯和需求，优化产品推荐和营销策 略。
价格优化与利润提升
数据挖掘可以帮助电商企业分析商品的历史价格、销售数据以及竞 争对手的定价，制定更合理的价格策略，提高利润空间。
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当今信息时代中非常重要的技术和工具。
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系统，而数据挖掘则是从这些数据中发现有价值的信息和模式的过程。
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、数据仓库的定义和原理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。
它是从多个异构数据源中提取、转换和加载数据，经过清洗、集成和转换后，存储在一个统一的数据库中。
数据仓库的设计和构建需要考虑到数据的一致性、完整性和准确性，以及数据的易用性和可扩展性。
数据仓库的原理包括数据提取、转换和加载（ETL）、数据清洗、数据集成和数据存储。
数据提取是从多个数据源中提取数据的过程，数据转换是将提取的数据进行格式转换和结构转换的过程，数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据清洗是对数据进行去重、去噪和纠错等处理，数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的过程，数据存储是将整合后的数据存储在数据仓库中的过程。
二、数据挖掘的定义和原理数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程。
数据挖掘可以帮助人们发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据分为不同的类别或标签的过程，聚类是将数据分为相似的组或簇的过程，关联规则挖掘是发现数据项之间的关联关系的过程，异常检测是发现与正常模式不符的数据的过程。
数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
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。
在商业领域，数据仓库和数据挖掘可以帮助企业分析客户行为、预测市场趋势、优化供应链和管理风险等。
在医疗领域，数据仓库和数据挖掘可以帮助医院分析患者数据、提高诊断准确性、预测疾病发展趋势和制定个性化治疗方案等。
在金融领域，数据仓库和数据挖掘可以帮助银行分析客户信用、预测市场波动、检测欺诈行为和优化投资组合等。
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
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是一种通过将大量的数据进行整合、存储和分析，以发现隐藏在数据背后的有价值信息的技术和方法。
它们在企业决策和业务发展中起着重要的作用。
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集中式数据库系统。
它通过抽取、转换和加载（ETL）过程从各种源系统中获取数据，并将其转化为可供分析的统一格式。
数据仓库通常采用星型或雪花型的数据模型，以支持复杂的查询和分析操作。
它还提供了数据清洗和数据质量管理的功能，以确保数据的准确性和一致性。
数据仓库的建设包括以下几个主要步骤：1. 需求分析：了解业务需求，确定数据仓库的目标和范围。
2. 数据模型设计：设计数据仓库的物理和逻辑模型，包括维度模型和事实表的设计。
3. 数据抽取、转换和加载（ETL）：从源系统中提取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
4. 数据质量管理：确保数据的准确性和一致性，包括数据清洗、数据校验和数据修复等。
5. 数据访问和分析：提供灵活的查询和分析工具，以支持用户对数据仓库的访问和分析。
数据挖掘是一种通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现模式、关联和趋势的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的潜在商机和风险，提供决策支持和业务优化的建议。
数据挖掘的主要任务包括以下几个方面：1. 分类：将数据分为不同的类别或标签，以帮助企业了解不同类别的特征和行为。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似性和关联性。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的关联规则，以揭示不同变量之间的关系和依赖。
4. 预测和回归分析：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
5. 异常检测：发现数据中的异常值和异常模式，以帮助企业发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的应用领域非常广泛。
在零售业中，数据仓库和数据挖掘可以帮助企业了解顾客的购买行为和偏好，以优化产品定价和促销策略。
在金融行业中，数据仓库和数据挖掘可以用于风险评估和欺诈检测。
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘引言概述：数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。
数据仓库是指将企业的数据集中存储在一个地方，并通过各种分析工具来实现数据的查询和分析。
数据挖掘则是利用各种算法和技术来发现数据中隐藏的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。
本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用以及二者之间的关系。
一、数据仓库1.1 概念：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 特点：数据仓库具有数据集成性、主题性、时间性、非易失性等特点。
1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析、市场营销等方面。
二、数据挖掘2.1 概念：数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
2.2 特点：数据挖掘具有自动化、高效性、多样性等特点。
2.3 应用：数据挖掘应用于预测分析、客户关系管理、市场细分等领域，为企业提供决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库是数据挖掘的基础：数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
3.2 数据仓库与数据挖掘的集成：数据仓库和数据挖掘通常是结合使用，数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中。
3.3 数据仓库驱动的数据挖掘：数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供驱动力，帮助企业发现更多的商业价值。
四、数据仓库与数据挖掘的发展趋势4.1 大数据时代：数据仓库和数据挖掘将面临更大规模、更多样化的数据挑战。
4.2 人工智能技术：人工智能技术的发展将为数据仓库和数据挖掘带来更多的机遇。
4.3 数据安全与隐私保护：数据仓库和数据挖掘需要更加重视数据安全和隐私保护。
五、结论数据仓库和数据挖掘作为企业信息化的重要组成部分，将在未来发挥越来越重要的作用。
企业应关注数据仓库和数据挖掘技术的发展趋势，不断提升数据管理和分析的能力，以实现更好的商业价值和竞争优势。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，而数据挖掘则是利用各种技术和算法来探索大量数据中的隐藏模式和关系。
本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用、优势和挑战。
一、数据仓库1.1 概念：数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统。
它将来自各个业务系统的数据进行抽取、转换和加载，构建一个统一的数据存储库，为企业决策提供支持。
1.2 特点：数据仓库具有数据集成、主题导向、时间一致性、非易失性、冗余度低等特点。
它能够帮助企业实现数据共享、数据分析和数据挖掘。
1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的业务智能、数据分析、报表生成、决策支持等领域。
通过数据仓库，企业能够更好地了解自身业务状况，优化管理决策。
二、数据挖掘2.1 概念：数据挖掘是利用各种技术和算法来探索大量数据中的隐藏模式和关系。
它可以帮助企业发现潜在的商业价值和知识，为决策提供支持。
2.2 特点：数据挖掘具有自动化、预测性、发现性、可视化等特点。
它能够帮助企业发现数据中的规律和趋势，提高决策的准确性和效率。
2.3 应用：数据挖掘广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、欺诈检测等领域。
通过数据挖掘，企业能够更好地理解市场和客户需求，提高竞争力。
三、数据仓库与数据挖掘的优势3.1 数据仓库与数据挖掘能够帮助企业实现数据集成和共享，提高数据的质量和可靠性。
3.2 数据仓库与数据挖掘能够帮助企业发现隐藏在数据中的商业价值和知识，提高决策的准确性和效率。
3.3 数据仓库与数据挖掘能够帮助企业了解市场和客户需求，优化产品和服务，提高竞争力。
四、数据仓库与数据挖掘的挑战4.1 数据仓库与数据挖掘需要大量的数据清洗、整合和建模工作，耗费时间和资源。
4.2 数据仓库与数据挖掘需要高水平的技术和专业知识，企业需要投入大量的培训和人力成本。
4.3 数据仓库与数据挖掘可能面临数据安全和隐私保护等方面的挑战，企业需要加强数据管理和风险控制。
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使用数据清理和数据集成技术，确保命名 约定、编码结构、属性等的数据结构一致
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2.2 数据仓库的主要特征
• 不更新的 (nonvolatile):
（1）访问数据仓库主要是两种方式：数据 的插入和查询。修改和删除操作很少 。 （2） DW的数据与操作环境下的应用数据 分开存放。因此，数据仓库不需要在操作 环境下事务处理、恢复和并发控制等机制。
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1.1 数据库技术的发展
• 高级数据库系统 ( 80年代中期—现在 ) -高级数据模型: 扩充关系、面向对象、对象关系 -面向应用：空间的、时间的、多媒体的、主 动的、科学的、知识库
• 数据仓库和数据挖掘 (80年代后期—现在) -数据仓库和OLAP技术 -数据挖掘和知识发现 • 基于Web的数据库系统 (90年代—现在) 数据仓库与数据挖掘简介
（3） DW随时间变化不断增加新的数据内容；
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2.3 DW概念总结
DW概念总结：
• 数据仓库是一种语义上一致的数据存储体 系结构；
• DW是决策支持数据模型的物理实现，并存 放企业战略决策所需信息；
• DW通过将异种数据源中的数据集成在一起 构造而成；
• 完成各种数据查询、信息分析数报据仓库告与数和据挖掘决简介策
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2.2 数据仓库的主要特征
• 随时间变化的（time-variant):
（1）数据仓库记录了从过去某一时间到目前 的各个阶段的信息，通过这些信息，可以 表明发展历程并对未来的趋势作出定量分 析和预测。
（2） DW的数据结构，隐式或显式地包含时 间元素；其包含的大量综合数据也与时间 相关，例如：月产量。
2.4 操作型数据库系统与数据仓 库的区别
• 操作型数据库系统的主要任务是执行联机 事务和查询处理，称为联机事务处理 (OLTP) 系统。它涵盖了一个组织的大部分日常操 作，如采购、制造、库存、销售、财务、 银行等事务。
• DW在数据分析和决策方面为决策者提供服 务。可以用不同的格式去组织和提供数据， 以便满足不同用户的形形色色需求。这种 系统称为联机分析处理(OLAP)系统。
(5) 面向主题的数据组织方式要求将数据组 织成主题域，各主题域之间有明确的界限 （独立性），在某一主题内的数据应该包 括分析处理所要求的一切数据（完备性）。
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2.2 数据仓库的主要特征
• 集成的(integrated):
(1) 构造数据仓库是将多个不同的数据源， 如关系数据库、一般文件和联机事务处理 记录，集成在一起。
(2) DW关注决策者的数据建模与分析，而传统 数据库是面向应用的，集中于组织机构的 日常操作和事务处理。
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2.2 数据仓库的主要特征
() 传统数据库使用OLTP联机事务处理方式， 进行数据组织时考虑记录每一笔业务的情 况；
数据仓库使用OLAP联机分析处理方式， 进行数据分析处理，以主题为单位组织数 据，例如：供应商、商品、顾客等。
• 2.3 DW概念总结
• 2.4 操作型数据库系统与数据仓库的区别
• 2.5 数据仓库的数据模型
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目录
• 2.7数据仓库与操作数据库为什么是分离的? • 2.8 多维数据模型
• 三、数据挖掘
• 3.1 什么是数据挖掘？ • 3.2 数据挖掘的特点 • 3.3 数据挖掘的分类 • 3.4 数据挖掘的两种功能 • 3.5 数据挖掘和知识发现的联系 • 3.6 数据挖掘实例
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一、 数据库相关 1.1 数据库技术的发展
• 收集和数据库创建 ( 20世纪60年代和更早 ) -原始文件处理
• 数据库管理系统(20世纪70年代) -层次、网状、关系数据库系统 -数据建模工具：实体-联系(E－R)模型等 -索引和数据组织技术 -查询语言:SQL 、用户界面:表单、报告等 -查询处理和查询优化、事务并发控制等 -联机事务处理(OLTP)
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二、数据仓库 2.1 什么是数据仓库DW ( data
warehouse )?
• 数据仓库可以看作是一种特殊的关系数据 库。
• DW是一个面向主题的、集成的、不更新的、 随时间变化的数据集合，用于支持管理部 门的决策过程。
• DWS允许将各种应用系统集成在一起为统 一的历史数据分析提供坚实的平台，对信 息处理、决策提供支持。
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2.2 数据仓库的主要特征
• 面向主题的 ( subject – oriented ) :
(1) 所谓主题（宏观领域），如顾客、供应商、 产品和销售组织；是在高层次上将企业IS 中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。面向主题，是指数据仓库内的信息是 按主题进行组织的，为按决策的过程提供 信息。
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1.3 海量数据要求强有力的数据 分析工具
• 以前的专家系统依赖用户或某领域的专家 人工地将知识输入知识库；这一过程常常 有偏差和错误，并且耗时、费用高；
• 使用数据挖掘工具进行数据分析；可以发 现重要的数据模式，对商务决策、知识库、 科学和医学研究作出了巨大贡献；
• 数据和信息之间的差距，要求系统地开发 数据挖掘工具，将沉寂的数据转换成宝贵 的知识。
数据仓库与数据挖掘简 介
2020/11/21
数据仓库与数据挖掘简介
目录
• 一、 数据库相关
• 1.1 数据库技术的发展
• 1.2 数据库应用中存在的问题
• 1.3 海量数据要求强有力的数据分析工具
• 二、数据仓库
• 2.1 什么是数据仓库DW ( data warehouse )?
• 2.2 数据仓库的主要特征
1.2 数据库应用中存在的问题
“数据丰富，信息贫乏”。存储了大量数据 的数据库变成了“数据坟墓”——难以再访 问的数据档案；
• 在大型数据库中快速增长着海量数据，理 解数据的含义已经远远超出了人的能力；
• 领导者的重要决策往往无法、及时获得信 息，因为缺乏从海量数据中提取有价值知 识的工具；若在当前运行的操作数据库中 获取信息，则影响数据库的使用和性能