数据仓库与数据挖掘技术探析

"这篇论文详细探讨了数据仓库与数据挖掘的概念、特性、体系结构，以及它们在实际应用中的角色。作者强调数据仓库是为决策支持系统设计的，它不是传统数据库的替代品，而是用于高层分析。数据挖掘则是在海量数据中寻找隐藏模式的过程。论文还阐述了数据仓库的特征，如面向主题、数据集成、稳定性和时间性，并介绍了其结构组成，包括数据源、数据仓库、业务数据仓库等组件。" 在深入研究数据仓库方面，论文指出数据仓库以主题为导向，将原始的面向应用的数据转化为面向主题的数据，便于决策者进行深度分析。这些主题通常对应于企业的关键业务领域。数据仓库中的数据是经过预处理和集成的，存储了大量的历史数据，主要用于分析和决策，而不是实时更新。由于其庞大的数据量，数据仓库能够支持在线分析处理（OLAP）和数据挖掘，这两者提供了对数据的多维视角和高级分析功能。 论文还涉及数据挖掘的技术算法，尽管具体内容未详述，但可以推断论文可能会涵盖关联规则学习、聚类、分类和序列模式挖掘等常用方法。数据挖掘的目标是发现数据中的隐藏模式和趋势，这对于预测、趋势分析和决策制定至关重要。 此外，数据仓库的结构组成部分包括数据源，即数据的来源，数据仓库自身，用于存储和管理数据，以及业务数据仓库，这是针对特定业务需求的数据子集。数据分析与报表部分负责生成洞察和可视化，数据管理和元数据管理确保数据的质量和可理解性，传输和基础结构则涉及数据的移动和系统的基础设施。 整体而言，这篇论文对理解和应用数据仓库与数据挖掘技术提供了深入的见解，对于从事或学习这两个领域的读者来说，是一份宝贵的参考资料。