数据仓库与数据挖掘技术探讨

"基于数据仓库基础上的数据挖掘技术综述.pdf" 本文主要探讨了数据仓库技术和数据挖掘技术在当前信息技术背景下的重要性和应用前景。数据仓库是数据库技术的一个新发展方向，其核心概念、特征和体系结构被详细阐述。作者史玉珍和王玉娟指出，随着社会对信息依赖度的增加，掌握有效信息成为竞争优势的关键，而数据仓库作为信息管理的重要工具，起着至关重要的作用。 数据仓库是一个专门面向特定主题、集成多源数据、保持数据稳定性且包含历史记录的数据集合，主要用于支持决策制定。与传统数据库不同，数据仓库不是用于日常事务处理，而是侧重于数据分析和大规模查询。其构建过程是一个逐步积累的过程，需要整合来自多个数据源的信息，并且不涉及频繁的数据修改。 接着，文章提及数据挖掘这一关键领域，它是从大量数据中发现有价值信息的技术。在数据仓库的基础上进行数据挖掘，可以更有效地探索隐藏的模式、关联和趋势，为企业决策提供深度洞察。关联规则是数据挖掘中常用的一种方法，用于发现不同数据项之间的有趣关系。 数据仓库和数据挖掘的结合为现代企业的决策支持系统提供了强大的支持。随着计算机硬件性能的提升、通信技术的进步以及互联网的发展，数据仓库技术的应用场景不断扩展，能够通过网络从全球数据库中获取相关信息，满足用户的多样化需求。 在数据仓库的构建过程中，涉及的关键技术包括数据清洗、数据转换、数据加载（ETL过程）以及数据的组织和存储。此外，数据仓库还需要支持复杂的查询和分析功能，例如在线分析处理（OLAP），以满足管理层的决策需求。同时，数据挖掘则运用各种算法，如分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等，帮助用户揭示数据背后的故事。 总结来说，这篇综述强调了数据仓库技术在信息管理和决策支持中的重要性，以及数据挖掘技术在数据仓库上的应用，两者结合可以为企业带来巨大的价值。随着技术的不断发展，数据仓库和数据挖掘将继续在商业智能、市场分析、风险评估等多个领域发挥关键作用。