山西农行Websphere迁移中的数据仓库与挖掘技术探讨

本文档主要探讨了山西农行内网WebSphere迁移过程中涉及的数据挖掘及其在信息技术环境中的应用。文章首先介绍了数据挖掘的基本概念，包括它的起源、重要性以及可以在不同类型的数据（如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统）上进行的挖掘任务，如概念/类描述、关联分析、分类预测、聚类分析等。作者强调并非所有的模式都具有价值，需要根据业务需求进行筛选。 第二部分着重于数据仓库和OLAP（在线分析处理）技术在数据挖掘过程中的关键作用。数据仓库作为一个独立的系统，与操作型数据库系统有显著区别，它用于支持决策支持和数据挖掘。文档详细讲解了多维数据模型，包括星形、雪花和事实星座的模式结构，以及度量的分类和计算。此外，还讨论了OLAP操作、数据仓库的系统架构，包括三层结构（数据源、中间层和前端分析）以及不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP和HOLAP）。 在数据预处理部分，作者阐述了预处理在数据挖掘前的重要性，即清洗、集成、转换和规约数据，以提高后续挖掘活动的准确性和效率。这部分内容涵盖了如何处理缺失值、异常值，以及如何构建合适的数据格式以适应挖掘算法。 最后，文档还提到了数据仓库在向数据挖掘过渡中的角色，即如何从单纯的OLAP查询扩展到包含更深层次的分析，比如联机分析挖掘。同时，通过实践案例，展示了数据仓库技术在山西农行内网迁移中的具体应用和挑战。 这篇博文深入浅出地解释了数据挖掘的基础理论和实践应用，特别是在企业级IT环境中，如山西农行，对于理解和实施数据仓库和数据挖掘项目具有重要的参考价值。