数据仓库与数据挖掘入门：第1章概览

"数据仓库与数据挖掘教程第1章 - 数据仓库和数据挖掘的概述" 在这一章中，我们首先探讨了数据仓库的兴起。数据仓库的出现是为了解决"数据太多，信息不足"的问题，它旨在从异构环境中整合数据，实现数据的转换和共享，从而更好地支持决策。传统的数据库主要用于事务处理，存储当前状态的数据，而数据仓库则专注于决策分析，保存历史和当前数据，提供大规模的数据集成。 从数据库到数据仓库的转变体现在几个关键方面。数据库主要是为了支持日常事务，如银行的储蓄和信用卡业务，它们处理频繁的数据更新，但对决策支持有限。相反，数据仓库设计用于分析，其数据量大，操作复杂，通常涉及到多数据库的集成。数据仓库中的数据经过预处理，以满足分析需求，而非实时事务处理。 接着，章节介绍了从OLTP（联机事务处理）到OLAP（联机分析处理）的转变。OLTP系统快速响应并处理大量的简单事务，比如零售销售的单笔交易，它的特点是并发查询多，数据结构化，适合底层管理人员使用。而OLAP则服务于复杂的决策分析，需要对多个维度的数据进行深度分析，这包括对历史数据的多角度切片、 dice 和 drill-down 操作，它面向的用户通常是管理层和分析师。 OLAP提供了对大量数据的快速分析能力，支持多维数据模型，如星型、雪花型等，使得用户可以从不同视角理解数据，发现隐藏的模式和趋势。数据挖掘就是在这个背景下与数据仓库结合，通过各种算法（如分类、聚类、关联规则等）从数据仓库中提取知识，揭示潜在的业务洞察，从而辅助企业制定策略。 1.1.3部分未给出详细内容，但可以推测这里会讨论数据仓库和数据挖掘如何协同工作。数据仓库提供结构化、集成的历史数据，为数据挖掘提供丰富的源；数据挖掘则通过分析这些数据，发现有价值的模式，进一步提升数据仓库的决策支持能力。 数据仓库和数据挖掘是现代商业智能的关键组成部分。数据仓库作为数据存储和组织的平台，支持高效的数据分析；数据挖掘则是从海量数据中发现知识的工具，两者结合可以为企业提供强大的决策支持系统。