数据仓库与数据挖掘技术：概念、应用与趋势

"该资源是一份关于数据仓库与数据挖掘的技术路线和实现方法的综述，涵盖了从研究动态到具体实施的多个阶段。主要知识点包括数据仓库的概念、体系结构、设计、性能，以及数据挖掘的应用概述和技术趋势。此外，还涉及了数据挖掘应用服务器、管理平台、商业模型研究和特定行业的应用。" 数据仓库是为企业管理和决策提供支持的集成化、非易失性、随时间变化的数据集合。其概念由H.W. Inmon在1996年提出，定义为面向主题的、集成的、非易失的和随时间变化的数据集合。另外，根据M. Ladley在1997年的观点，数据仓库是一组用于创建集成平台以向用户提供数据的方法、技术和工具。 在数据仓库的设计阶段，重要的是进行数据仓库建模，这涉及到将业务系统中的数据转换为适合分析的形式。数据挖掘作为数据仓库的重要应用，是通过算法实现从大量数据中发现有价值信息的过程。这个过程中，可能涉及的步骤包括数据预处理、特征选择、模式挖掘和结果解释。 数据挖掘应用服务器和管理平台是实现这些功能的基础。服务器框架构建是关键，它确保了模型创建的可视化、服务器调度与监听的高效运行。同时，开发友好的用户界面以提升用户体验，如数据抽取工具的研制，可以简化数据导入过程。 在应用阶段，数据仓库和数据挖掘技术被应用于各个行业，如金融、医疗、零售等，通过模型显示可视化和模型组件的应用，可以定制化解决特定行业的问题。组件的二次开发允许进一步扩展和优化系统，而人机接口的友好设计使得非技术人员也能轻松操作。 此外，商业模型研究对于理解如何将数据仓库和数据挖掘技术转化为实际业务价值至关重要。随着技术的发展，数据仓库的性能和数据挖掘的技术趋势也在不断演进，例如云计算、大数据分析和人工智能的融合，为数据分析带来了更高效、更智能的解决方案。 数据仓库与数据挖掘的结合提供了强大的企业决策支持系统，涵盖了从数据收集、存储、处理到洞察发现的全过程。通过不断研究和实践，这一领域将持续推动信息技术在商业和社会中的广泛应用。