"数据仓库与数据挖掘技术讲座简介：概要、工作原理、应用与未来发展"

数据仓库和数据挖掘技术是近十年来广泛应用的信息技术之一。其主要作用是帮助企业有效地使用企业积累的大量数据，并辅助管理层和决策层提高管理和决策水平。本讲座的主要内容包括数据仓库概要、工作原理、联系分析处理(OLAP)、数据挖掘概念、原由、技术分类、在电信行业的应用、与知识管理的关系、国内应用存在的问题以及未来发展等方面。数据挖掘是从海量数据中提取有用知识的热门技术，传统的信息系统和互连网技术在相当长一段时间里没有大的进展，使得存储的大量原始数据没有被充分利用，形成了"数据的海洋，知识的荒漠"这样的现象。因此，数据仓库和数据挖掘技术的发展对企业的数据管理和决策水平起着重要的推动作用。 数据仓库和数据挖掘技术的发展离不开数据库技术的支持。20世纪的数据库技术主要集中在数据的收集和数据库的创建方面，并在20世纪90年代逐渐普及。但随着信息系统和互连网技术的兴起，以及廉价存储设备的配合下，大量数据的产生使得传统的数据分析和数据利用技术面临着挑战。这种现象促使了数据仓库和数据挖掘技术的发展，以解决大量原始数据的充分利用和知识的提取问题。因此，数据仓库和数据挖掘技术的兴起对数据库技术的发展产生了积极的推动作用。 就数据仓库而言，它具有以下几个基本特征：集成性、主题性、稳定性、时变性和非易失性。集成性是指数据仓库中的数据是从不同的数据源中集成而来，并经过清洗和转换，形成一个一致的数据集。主题性是指数据仓库中的数据是围绕着特定的主题或业务需求进行组织和存储的。稳定性是指数据仓库中的数据是相对稳定的，不经常发生变化。时变性是指数据仓库中的数据是按时间进行存储和管理的，可以进行历史数据的分析。非易失性是指数据仓库中的数据一旦存储就不会轻易被修改或删除，保证数据的完整性和稳定性。 另外，数据挖掘技术在近年来得到了广泛的应用和发展。数据挖掘是从大量的数据中自动分析、识别潜在的模式、信息和关系的过程。它可以帮助企业从数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业的决策提供有力的支持。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则、时序模式等技术。其中，分类是指根据已知类别的样本对未知数据进行分类的过程，聚类是指将数据集中具有相似特征的数据分组的过程，关联规则是指在大规模数据集中发现物品之间的关联关系的过程，时序模式是指在时间序列数据中寻找具有一定模式的数据的方法。这些技术都在实际的数据挖掘应用中发挥着重要的作用，对企业的决策和管理提供了有力的支持。 总的来说，数据仓库和数据挖掘技术的发展对企业的数据管理和决策水平起着重要的推动作用。数据仓库技术的集成性、主题性、稳定性、时变性和非易失性等基本特征，确保了数据仓库中数据的一致性和稳定性，为企业提供了可靠的数据支持。同时，数据挖掘技术的发展也为企业从海量数据中挖掘有用的信息和知识提供了重要的手段。因此，随着信息技术的不断发展，数据仓库和数据挖掘技术必将在企业中发挥越来越重要的作用，为企业的发展提供强大的支持。