2001年朱建秋数据仓库与数据挖掘综述：概念、技术与应用

数据访问和分析工具-数据仓库与数据挖掘综述是一份由朱建秋在2001年6月7日所做的报告，该报告主要涵盖了数据仓库和数据挖掘领域的关键概念、体系结构、发展趋势以及实际应用。以下是报告的主要部分： 1. 数据仓库概念： - 数据仓库是一种面向主题、集成、非易变且时间相关的数据集合，旨在支持管理层的决策制定。根据Inmon(1996)的观点，数据仓库是为特定业务问题提供决策支持的系统。 - 数据仓库被定义为一组方法、技术和工具的集合，它们共同构建一个平台，将数据整合并呈现给最终用户，以便进行有效的数据分析和决策支持， Ladley(1997)也强调了这一观点。 2. 数据仓库体系结构及组件： - 报告详细讨论了数据仓库的架构，包括数据源抽取、数据转换、数据加载、数据存储（如星型、雪花型等）、OLAP（在线分析处理）服务器以及数据集市等关键组件。 3. 数据仓库设计： - 报告涉及到如何设计数据仓库，包括需求分析、数据模型选择、ETL（提取、转换、加载）过程的设计以及性能优化等关键步骤。 4. 数据仓库技术与数据库技术区别： - 重点对比了数据仓库技术与传统数据库技术的不同，如数据仓库强调历史数据的保存和分析查询性能，而数据库则更注重实时交易处理。 5. 数据仓库性能： - 分析了数据仓库系统的性能指标，如响应时间、数据处理速度和存储容量，以及如何通过优化技术来提升性能。 6. 数据仓库应用： - 提供了数据仓库在商业智能、市场分析、运营改进等方面的具体应用案例，展示了其对企业决策制定的实质性帮助。 7. 数据挖掘应用概述： - 介绍了数据挖掘作为数据仓库的重要补充，它通过对大量数据进行模式识别和预测，发掘潜在的商业价值。 8. 数据挖掘技术与趋势： - 报告还关注了数据挖掘的最新技术动态，如机器学习、深度学习等，以及这些技术在未来数据仓库中的应用前景。 9. 数据挖掘应用平台（科委申请项目）： - 描述了一个科委正在申请的项目，可能是关于开发或推广数据挖掘技术在企业中的实际应用平台。 通过这份报告，朱建秋深入剖析了数据仓库和数据挖掘的基础理论，强调了它们在现代商业环境中的核心作用，并探讨了未来可能的发展方向。这对于理解并利用这些工具进行有效数据分析和决策支持至关重要。