"数据仓库与数据挖掘：建立与应用综述"

数据仓库与数据挖掘是数据库领域中具有重要意义的概念和技术，它们为企业和组织提供了重要的决策支持和战略优势。数据仓库是在1992年由William H. Inmon首次系统阐述的，他被誉为"数据仓库之父"。数据仓库的基本原则是面向主题性表示，所有数据围绕特定主题组织和展开。例如在销售管理中，关心的主题可能包括产品、客户和时间等。数据仓库中的数据具有集合性，必须以某种数据集合的形式存储起来，目前主要采用关系模式、多维模式和混合模式等方式。数据仓库工具集包括检索查询工具、多维数据的OLAP分析工具、统计分析和数据挖掘工具等。 数据挖掘是通过对大量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、规律和知识。数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健等。数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。数据挖掘的过程包括数据预处理、模式发现、模式评估和模式表示等步骤。 数据仓库与数据挖掘的结合，可以为企业提供更加全面和深入的数据分析和决策支持。通过数据仓库，企业可以对数据进行集中存储和管理，并且以多维度的方式进行分析。而数据挖掘则可以从数据中发现隐藏的规律和知识，帮助企业发现潜在的商机和问题。数据仓库与数据挖掘的结合，可以帮助企业进行精细化的营销、风险管理和业务优化等方面的工作。 在实际应用中，数据仓库与数据挖掘需要相互配合和协同工作。数据仓库提供了数据的基础支持，并且为数据挖掘提供了丰富的数据资源。数据挖掘则可以通过对数据的深入分析和挖掘，为企业提供更加具体和有价值的信息。数据仓库和数据挖掘的结合可以帮助企业更好地理解自身的业务和市场环境，促进企业的持续发展和创新。 总之，数据仓库与数据挖掘是数据库领域中的重要技术和概念，它们为企业的决策和战略提供了重要支持和帮助。数据仓库提供了数据的集中存储和管理，数据挖掘则通过对数据的分析和挖掘，发现其中的规律和知识。数据仓库与数据挖掘的结合，可以为企业提供更加全面和深入的数据分析和洞察，帮助企业发现商机和问题，促进企业的持续发展和创新。因此，数据仓库与数据挖掘的重要性和应用前景不可低估，它们将成为未来数据库领域的重要发展方向和趋势。