数据仓库基础：探索与应用

"数据挖掘基础-jt／t808-2013道路运输车辆卫星定位系统北斗兼容车载终端通讯协议技术规范-pdf版" 本文主要介绍了数据挖掘的基础知识，包括其定义、应用、与OLAP的关系，以及在数据仓库环境中的作用。数据挖掘是一种从大量数据中提取隐藏、未知且有价值信息的过程，它与OLAP（在线分析处理）的主要区别在于，OLAP主要侧重于数据分析和报表生成，而数据挖掘更侧重于发现潜在模式和知识。 在数据仓库环境中，数据挖掘扮演着重要角色。数据仓库是经过整理和优化的数据存储，用于支持决策制定。然而，数据仓库的海量数据使得直接分析变得困难，这就需要数据挖掘技术来识别有用模式。随着数据挖掘工具的发展和计算能力的提升，这项技术在各行各业的应用日益广泛，如市场营销、零售、信贷分析、欺诈检测等。 数据挖掘的广泛应用得益于以下几个因素： 1. 当今社会产生的信息量巨大，人力无法处理所有数据以寻找有价值信息。 2. 数据仓库提供了一种结构化的数据存储方式，但其庞大的数据量需要特殊工具进行解析。 3. 市场上出现了越来越多成熟的数据挖掘工具，使得非专业人员也能进行复杂的数据分析。 4. 计算能力的提升，如并行硬件和数据库的进步，为数据挖掘提供了必要的技术支持。 本书《数据仓库基础》由Paulraj Ponniah撰写，旨在为初学者和经验丰富的IT从业者提供一个全面的入门指南。书中的内容覆盖了数据仓库设计到应用的各个基础方面，并以逻辑性和连贯性为特点，每章结尾还设有复习问题和练习，帮助读者巩固所学知识。作者清晰的写作风格使得本书不仅适合大学课程，也适合业界专业人士自我提升。 数据挖掘是现代数据分析的关键技术，与数据仓库的结合使其在各行各业中发挥着重要作用。通过学习和理解数据挖掘的基本概念和技术，人们可以更好地利用大数据资源，发掘隐藏的商业洞察，以驱动决策和业务增长。