数据仓库与数据挖掘：挖掘知识的入口与应用

数据挖掘技术及其应用是一篇深入介绍数据仓库与数据挖掘概念的文章，旨在为初学者提供入门级的指导。文章首先阐述了数据仓库的建立背景和目的，即在数据爆炸的时代，大量数据被存储在各种信息存储设备中，人们面临的是“数据海洋”而非“知识海洋”。数据仓库作为一种解决方案，通过数据挖掘技术，如联机分析处理（OLAP），可以从这些海量数据中提取出隐藏的规则、模式和有价值的信息。 数据挖掘被定义为从大型数据库中发现非平凡、蕴含的、未被察觉且有潜在实用性的信息或模式的过程。它涉及到多种名称，如知识发现、知识提取、数据/模式分析等，反映了其在商业智能、决策支持、市场分析、风险管理等多个领域的广泛应用。例如，数据挖掘可用于销售预测、市场细分、顾客关系管理、欺诈检测等领域，帮助企业优化决策，提升竞争力。 在实施数据挖掘时，文章提到了关键步骤，包括理解业务需求、数据预处理、选择合适的挖掘方法（如分类、聚类、关联规则挖掘等）、模型评估和结果解释等。此外，文章还简要提及了文本挖掘和流数据挖掘这两个特定领域的数据挖掘技术，它们分别处理静态文本和实时数据流中的信息。 东北大学信息科学与工程学院的王大玲教授可能在这篇文章中提供了更具体的实例和理论细节，帮助读者理解数据挖掘的基本原理和技术策略。这篇文章为读者提供了一个全面的视角，展示了数据挖掘技术如何从海量数据中挖掘出知识，以支持现代企业的决策和运营。