数据仓库与数据挖掘：概念、应用与趋势

"这篇文档是关于数据仓库与数据挖掘的综述，主要涵盖了这两个领域的基本概念、体系结构、设计、技术、性能、应用以及数据挖掘技术的发展趋势。报告人为朱建秋，日期为2001年6月7日。文档中还提到了在实际应用中的比例，如聚类（Clustering）占22%，直接营销（Direct Marketing）占14%，交叉销售模型（Cross-Sell Models）占12%。" 在数据仓库领域，数据仓库被定义为一个主题导向、集成、非易失性且随时间变化的数据集合，旨在支持管理层的决策。这个概念由Inmon在1996年提出。此外，Ladley在1997年的描述中提到，数据仓库是一系列方法、技术和工具的组合，用于提供一个整合平台，将数据交付给最终用户。数据仓库的设计涉及到多个组件，包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载以及前端查询和分析工具。 数据仓库与数据库技术的主要区别在于其目的和结构。数据库通常用于事务处理和实时操作，而数据仓库则侧重于数据分析和报告。数据仓库的数据是经过预处理的，以优化查询性能，并且通常只读，以保持历史数据的完整性。 在数据仓库性能方面，关注点包括查询速度、数据装载效率以及存储管理。为了提高性能，可能会采用并行处理、数据分区、索引优化等技术。数据仓库的应用广泛，例如，直接营销中，可以通过分析客户数据来定制推广策略；交叉销售模型则是通过挖掘用户行为模式来推荐互补产品。 数据挖掘是数据仓库应用的一个重要方面，它涉及从大量数据中发现模式、关联和趋势。常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则学习和序列模式发现。这些技术在商业智能、市场预测、欺诈检测等领域有广泛应用。数据挖掘的趋势则可能涉及更高级的机器学习算法、深度学习以及大数据环境下的分布式挖掘。 最后，文中提到的数据挖掘应用平台可能是科研项目，目标是开发一个综合性的工具集，方便研究人员和企业进行数据挖掘实践。这样的平台通常会包含数据预处理、模型构建、结果评估等功能，并可能结合云计算技术提供弹性计算资源。 总结来说，这份文档全面介绍了数据仓库和数据挖掘的核心概念、技术及其在不同领域的应用情况，对于理解这两个领域的基础知识和发展动态具有重要价值。