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数据仓库与数据挖掘(第二版),数据仓库与数据挖掘陈志泊第二版电子书,数据仓库与数据挖掘,陈志泊第二版电子书——探索大数据时代的奥秘

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《数据仓库与数据挖掘》(第二版)由陈志泊编著,深入探讨大数据时代的数据仓库与数据挖掘技术。本书全面更新,详述数据仓库与数据挖掘的理论与实践,引领读者探索大数据奥秘。

本文目录导读:

  1. 数据仓库概述
  2. 数据挖掘概述

在当今这个大数据时代,数据仓库与数据挖掘成为了企业决策的重要依据,陈志泊所著的《数据仓库与数据挖掘》(第二版)电子书,为我们揭示了大数据时代的奥秘,让我们更好地理解和应用数据仓库与数据挖掘技术,本文将围绕该书内容,对数据仓库与数据挖掘的相关知识进行深入剖析。

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数据仓库概述

数据仓库是现代企业信息化的核心组成部分,它通过收集、整理、整合企业内部和外部的各类数据,为企业提供决策支持,陈志泊在《数据仓库与数据挖掘》(第二版)中,详细介绍了数据仓库的基本概念、架构、技术特点以及应用领域。

1、数据仓库的基本概念

数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、时间序列的数据集合,用于支持管理决策,它具有以下特点:

(1)集成性:数据仓库将企业内部和外部数据整合在一起,形成统一的数据视图。

(2)面向主题:数据仓库以业务主题为依据,对数据进行分类和整合。

(3)非易失性:数据仓库中的数据是长期存储的,不会随时间而消失。

(4)时间序列:数据仓库中的数据具有时间属性,反映了企业业务的发展历程。

2、数据仓库的架构

数据仓库的架构主要包括以下三个层次:

(1)数据源层:包括企业内部和外部的各类数据源,如数据库、文件等。

(2)数据仓库层:对数据源层的数据进行清洗、转换、整合等操作,形成符合主题的数据仓库。

(3)数据应用层:为用户提供数据查询、分析、挖掘等功能。

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3、数据仓库的技术特点

(1)高并发处理能力:数据仓库需要支持大量用户同时访问,具有高并发处理能力。

(2)高效的数据检索:数据仓库采用索引、分区等技术,提高数据检索效率。

(3)数据安全与隐私保护:数据仓库需要确保数据安全,防止数据泄露。

数据挖掘概述

数据挖掘是数据仓库的高级应用,通过对数据仓库中的数据进行挖掘和分析,发现有价值的信息和知识,陈志泊在《数据仓库与数据挖掘》(第二版)中,对数据挖掘的基本概念、方法、应用领域进行了详细介绍。

1、数据挖掘的基本概念

数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程,它具有以下特点:

(1)自顶向下的分析:数据挖掘从宏观角度出发,逐步深入到微观层面。

(2)自底向上的学习:数据挖掘通过学习数据中的规律,形成知识。

(3)可扩展性:数据挖掘技术可以应用于不同规模的数据。

2、数据挖掘的方法

(1)分类:根据已知数据,对未知数据进行分类。

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(2)回归:根据已知数据,预测未知数据的变化趋势。

(3)聚类:将具有相似特征的数据划分为一组。

(4)关联规则挖掘:发现数据之间的关联关系。

3、数据挖掘的应用领域

(1)市场分析:通过数据挖掘,企业可以了解市场需求、客户偏好等,为企业决策提供依据。

(2)风险管理:数据挖掘可以帮助企业识别风险,制定相应的风险控制措施。

(3)信用评估:数据挖掘可以评估客户的信用状况,为企业信用风险管理提供支持。

(4)医疗健康:数据挖掘可以帮助医疗机构分析患者病历,提高医疗质量。

《数据仓库与数据挖掘》(第二版)电子书为我们揭示了大数据时代的奥秘,让我们对数据仓库与数据挖掘有了更深入的了解,在今后的工作中,我们要善于运用这些技术,为企业创造更大的价值。

标签: #数据挖掘技术 #大数据奥秘

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