数据挖掘：揭示商业知识的金矿

"数据挖掘介绍，涉及DM、DW、OLAP和BI，旨在从海量数据中揭示隐藏的商业知识，包括模式、趋势和关系。数据挖掘定义为从数据中自动发现模式的过程，需要大量数据准备和多维数据分析。通常，只有少量数据被分析，其余大部分存储在数据库中未被充分利用。数据挖掘有助于提高信息检索效率，提升决策质量。Huber-Wegman数据集大小分类法将数据分为极小、小、中、大、超大和特大六类，对应不同存储方式和处理需求。" 数据挖掘是现代商业领域中一项至关重要的技术，它涉及到DM（Data Mining）、DW（Data Warehouse）、OLAP（Online Analytical Processing）和BI（Business Intelligence）。DM是通过各种统计学和测量方法，从大量数据中提取隐藏的模式、趋势和规则，以揭示潜在的商业价值。DW是数据仓库，用于集中和整合来自不同来源的数据，便于分析。OLAP是联机分析处理，支持用户从多个维度对数据进行快速查询和复杂分析。BI则是将这些分析结果转化为易于理解的报告，辅助企业决策。 数据挖掘不仅仅是对现有数据的简单检查，而是需要深度的数据准备工作。这包括获取大量数据（通常在百MB到TB级别），确保数据的多维度性，每个数据点可能需要10到10,000个属性来全面描述。数据挖掘的目标是挖掘出那些未被充分利用的信息，因为大多数情况下，只有数据库中5%到10%的数据被实际分析过。这种现象导致数据库不断膨胀，使得寻找有用信息变得困难。 为了解决这个问题，数据挖掘提供了有效的解决方案。它利用自动化或半自动化的工具，在大规模数据中搜索有意义的模式，帮助数据所有者发现新的商业策略、市场机遇和盈利点。Huber-Wegman数据集大小分类法是一种用于描述和管理不同类型数据规模的方法，它将数据集分为六个类别：极小（102字节，如纸质记录）、小（104字节，如一叠纸）、中（106字节，如磁盘）、大（109字节，如硬盘）、超大（1012字节，如服务器集群）和特大（超过1012字节，如大数据集群），根据数据量选择合适的存储和处理策略。 数据挖掘是连接海量数据与商业洞察的关键桥梁，通过科学的方法和工具，能够提高数据利用率，驱动更有效的商业决策，优化企业运营，并应对日益增长的数据挑战。