商务智能与数据仓库：易用性对比分析

"这篇资源是一篇关于数据仓库与数据挖掘原理及应用的论文，主要讨论了易用性方面的比较，并提供了几种数据挖掘工具的评价。文章由翟霞老师讲授，内容涵盖了数据仓库的基础概念、设计与实现，以及数据挖掘的基础和应用。此外，还涉及了OLAP、OLAM、分类预测、关联分析等多个主题。" 在数据仓库方面，文章首先介绍了商务智能的定义和发展，由Howard Dresner提出的"商务智能"概念，强调其在收集、分析数据和改善决策中的作用。接着，文章阐述了商务智能的发展历程，从早期的电子数据处理系统到现代的决策支持系统。商务智能的体系结构通常包括商务分析、OLAP、数据挖掘和数据仓库四个部分。 数据仓库被定义为面向主题、集成、时相关且不可修改的数据集合，这一概念由数据仓库之父William H. Inmon提出。数据仓库的特性使其区别于传统的面向应用的数据库，更侧重于提供对特定主题的深度洞察。 在数据挖掘领域，论文提到了多种分析技术，如分类和预测、关联分析、聚类分析，以及Web挖掘。这些技术是数据挖掘的核心组成部分，用于从大量数据中发现有价值的模式和知识。此外，文中还列出了几种数据挖掘工具的比较，包括Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner和PRW，以及Scenario，评估了它们在易用性、数据装载和操纵、建模、模型理解、技术支持和总体感觉等方面的表现。 在数据仓库实例和数据挖掘实例中，可能包含了具体的实施案例和应用策略，但具体内容未在摘要中给出。同时，论文还讨论了知识管理、语义网和本体等更高级的主题，这些都是在现代信息处理和决策支持中不可或缺的部分。 这篇论文深入探讨了数据仓库和数据挖掘在易用性和实践中的关键点，对于理解这两者的基本原理和实际应用具有很高的参考价值。无论是对于初学者还是专业人士，都能从中获取丰富的知识和实践经验。