數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘(編輯修改稿)
2025-06-20 00:04 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 的信息 ,通過(guò)這些信息 ,可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來(lái)趨勢(shì)做出定量分析和預(yù)測(cè)。 二、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)是指具有綜合企業(yè)數(shù)據(jù)的能力，能夠?qū)Υ罅科髽I(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速和準(zhǔn)確分析，輔助做出更好的商業(yè)決策的系統(tǒng)。見(jiàn)圖二。它本身包括三部分內(nèi)容： ? ⑴ 數(shù)據(jù)層。實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)操作數(shù)據(jù)的抽取、轉(zhuǎn)換、清洗和匯總，形成信息數(shù)據(jù)，并存儲(chǔ)在企業(yè)級(jí)的中心信息數(shù)據(jù)庫(kù)中。 ⑵應(yīng)用層。通過(guò)聯(lián)機(jī)分析處理，甚至是 數(shù)據(jù)挖掘 等應(yīng)用處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息數(shù)據(jù)的分析。 ⑶表現(xiàn)層。通過(guò)前臺(tái)分析工具，將查詢報(bào)表、統(tǒng)計(jì)分析、多維聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)發(fā)掘的結(jié)論展現(xiàn)在用戶面前。 三、數(shù)據(jù)挖掘的概念及其技術(shù)過(guò)程 ? 數(shù)據(jù)挖掘 ,又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn) ,是指從大型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或模式 ,它是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中的一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值的新領(lǐng)域 ,融合了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)。隨著人工智能技術(shù)在專家咨詢、語(yǔ)言處理、娛樂(lè)游戲等模式識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。從選取專業(yè)學(xué)習(xí)、研究方向的實(shí)際出發(fā) ,提出了將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于輔助選取專業(yè)學(xué)習(xí)、研究方向的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)流程模型。 ? 1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過(guò)程 ? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)多步驟、可能需多次反復(fù)的處理過(guò)程。主要包括以下幾步 :準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)縮減、確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)、確定知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining)、模式解釋、知識(shí)評(píng)價(jià) ,如圖所示。其中最重要的一個(gè)步驟是數(shù)據(jù)挖掘 ,它是
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