探索决策支持系统与数据仓库中的其他数据挖掘技术

本章节主要探讨了数据挖掘技术中的其他类别，如文本数据挖掘、Web数据挖掘、分类系统、可视化系统、空间数据挖掘和分布式数据挖掘。这些技术扩展了数据处理的范围，使得从不同来源和类型的数据中提取有价值的信息成为可能。 首先，章节回顾了数据库、数据库管理系统（DBMS）与数据仓库的基础概念。数据库是一个组织有序的数据集合，由数据库管理系统管理，提供数据描述、操作和维护的工具。数据库系统是一个综合性的计算机系统，包括应用软件、数据库、DBMS和管理员，它在文件系统基础上发展而来，强调数据的结构化、共享性、独立性和由DBMS统一管理的特点。 1. 数据挖掘作为数据仓库的重要组成部分，其中的联机分析与数据挖掘关注的是从海量数据中发现有用的信息模式。数据仓库是专为支持决策支持而设计的，与传统的实时数据库不同，它侧重于历史数据的存储和分析。数据仓库的基本特性包括支持复杂的分析查询、集成来自多个源的数据、高度规范化等。 文本数据挖掘处理非结构化的文本数据，如社交媒体、电子邮件和文档，挖掘出隐藏的主题、情感和趋势。Web数据挖掘则深入分析网络上的行为和信息，如网页爬取、用户行为分析等。分类系统通过算法对数据进行分类，常用于预测和推荐系统。可视化系统则将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形，提高数据洞察力。 空间数据挖掘针对地理空间数据，如地理位置、地图信息，用于空间分析和决策支持。分布式数据挖掘利用分布式计算技术处理大规模数据，提高挖掘效率和处理能力。 此外，数据库技术的新发展包括关系数据库和面向对象数据库。关系数据库使用关系模型，通过SQL（结构化查询语言）进行数据操作，而面向对象数据库则以对象为中心，支持更灵活的数据表示和查询。这些技术的进步推动了数据挖掘技术的不断发展和优化。 本章节不仅介绍了数据仓库的核心概念，还涵盖了各种数据挖掘技术的细节，展示了它们如何助力企业做出更明智的决策，提升业务效能。