数据仓库与数据挖掘：技术路线、设计与应用平台详解

本资源是一份关于"技术路线和实现方法-数据仓库与数据挖掘综述"的报告，由朱建秋在2001年6月7日分享。报告涵盖了数据仓库与数据挖掘领域的关键知识点，旨在深入理解这两个概念及其在商业中的应用。 首先，报告从数据仓库的基本概念出发，定义了数据仓库是一种面向主题、集成、非易变且随时间变化的数据集合，主要用于支持管理层的决策过程，强调了其不同于传统数据库的特点。Inmon（1996）和Ladley（1997）的观点分别从不同的角度提供了对数据仓库的定义和解释。 接着，报告详细探讨了数据仓库的体系结构，包括其组成部分，如数据抽取工具、数据仓库设计原则以及与数据库技术的差异。性能优化也是重要部分，它涉及到如何确保数据仓库在处理大量数据时的高效运行。 随后，报告转向了数据挖掘应用的概述，介绍了数据挖掘技术的背景和前沿趋势，强调了数据挖掘作为一种工具，用于从存储在数据仓库中的大量数据中提取有价值的信息和知识。这通常涉及到模型创建和可视化，例如通过数据挖掘算法实现模型，并通过用户界面和人机交互界面提供友好的用户体验。 报告还重点介绍了数据挖掘应用平台，特别是提及了一个科委申请的项目，这可能是一个具体的研究或开发项目，旨在构建一个数据挖掘应用服务器和管理平台，以支持特定行业的应用。平台的构建包括模型显示可视化、组件应用、二次开发以及优化的人机交互设计。 最后，报告通过阶段划分，展示了从模型创建到实际应用的完整技术路线，包括模型可视化、服务器调度、数据抽取工具的开发，以及对最终产品的用户界面友好性和行业定制化的考虑。 这份报告深入剖析了数据仓库与数据挖掘的核心概念、技术细节、发展趋势以及实际应用案例，为从事相关领域工作的人士提供了全面的学习和参考材料。