數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘(完整版)
【正文】 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng) ? 三、數(shù)據(jù)挖掘的概念及其技術(shù)過程 ? 四、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系： ? 五、結(jié)論 數(shù)據(jù)倉庫概念及特征 ? 數(shù)據(jù)倉庫概念。在過去 ,我們常用的知識獲取方法是由知識工程師把專家經(jīng)驗知識經(jīng)過分析、篩選、比較、綜合、再提取出知識和規(guī)則。引言 ? 數(shù)據(jù)是知識的源泉。然而 ,由于知識工程師所擁有知識的有局限性 ,所以對于獲得知識的可信度就應(yīng)該打個 ? 折扣。 ? 數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、集成的、不可更新的 (穩(wěn)定的 ) 、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用 ,所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢 ,一旦某個數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫以后 ,一般情況下將被長期保留 ,也就是數(shù)據(jù)倉庫中一般有大量的查詢操作 ,但修改和刪除操作很少 ,通常只需要定期的加載、刷新。通過聯(lián)機(jī)分析處理，甚至是 數(shù)據(jù)挖掘 等應(yīng)用處理，實現(xiàn)對信息數(shù)據(jù)的分析。其中最重要的一個步驟是數(shù)據(jù)挖掘 ,它是利用某些特定的知識發(fā)現(xiàn)算法 ,在可接受的運算效率的限制下 ,從有效數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有關(guān)的知識。 ? 數(shù)據(jù)挖據(jù)的結(jié)果經(jīng)過業(yè)務(wù)決策人員的認(rèn)可，才能實際利用。 四、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系： ? 數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、集成的、不可更改的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)挖掘是通過對文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 ,獲得具有一定可信度知識的算法和技術(shù)。因此 ,將它們集成到一個系統(tǒng)中 ,形成基于數(shù)據(jù)挖掘的 OLAP 工具 ,可以更加有效地提高決策支持能力。 數(shù)據(jù)倉庫并不是數(shù)據(jù)挖掘的先決條件，因為有很多數(shù)
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