商务智能与数据仓库：国内研究进展及数据挖掘应用

"国内在数据仓库与数据挖掘领域的研究始于1993年，随着国家自然科学基金对复旦大学项目的资助。当前，国内众多科研机构和高校正积极进行知识发现的理论与应用研究。该资源可能是一篇关于数据仓库与数据挖掘的课程大纲，由教师翟霞讲解，涵盖了数据仓库的基础、设计与实现、OLAP、OLAM、数据挖掘方法如分类和预测、关联分析，以及特定应用如Web挖掘。" 正文: 数据仓库是商务智能的关键组成部分，其概念由William H. Inmon于1989年提出，是企业决策中用于存储、分析的集成、主题导向且时序相关的不可变数据集。商务智能从早期的电子数据处理系统（EDPS）发展到管理信息系统（MIS）再到决策支持系统（DSS），逐步演进，旨在通过信息处理技术提升企业的决策能力和业务表现。 商务智能的体系结构包含多个层次，如商务分析、OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和数据仓库。商务分析涉及商务风险分析、数据库营销分析等，而OLAP和数据挖掘则提供深入的数据洞察。数据仓库作为核心，提供了一个集中化的环境，用于整合来自不同源的数据，支持多维分析和复杂查询。 数据仓库的设计和实现包括几个关键组件，如元数据（描述数据的数据），数据粒度（数据细节程度），数据模型（例如星型、雪花型模型），以及ETL（提取、转换、加载）过程，用于将源数据清洗、转换并加载到数据仓库中。元数据是理解数据仓库内容的关键，它记录了数据的来源、含义和处理历史。 数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，通常包括分类（预测未知数据的类别）、预测（预测未来趋势或值）、关联分析（发现不同事件之间的关系）以及聚类（将数据分组为相似的类别）。Web挖掘则是将数据挖掘技术应用于网络数据，以了解用户行为、网络流量模式等。 国内对数据仓库与数据挖掘的研究虽然起步相对较晚，但发展迅速。高等院校和科研机构在基础理论和应用研究上不断取得进展，表明中国在这个领域的研究和应用正逐步追赶国际水平。随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘的重要性将进一步凸显，它们将在优化决策、提升企业竞争力方面发挥更大作用。