《数据仓库与数据挖掘教程》由黄德才编著，清华大学出版社出版。本书深入浅出地讲解了数据仓库与数据挖掘的基础知识，理论与实践相结合，适合读者全面掌握数据仓库与数据挖掘技术。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘成为各行各业关注的焦点，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供支持，成为企业竞争的关键，黄德才所著的《数据仓库与数据挖掘教程》一书，以理论与实践相结合的方式，为广大读者提供了宝贵的指导，本文将结合该书内容，对数据仓库与数据挖掘的相关知识进行梳理，以期为读者提供有益的参考。
数据仓库概述
数据仓库是一种面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理决策，数据仓库的主要特点包括：
1、面向主题：数据仓库的数据组织方式以业务主题为中心，便于用户从不同角度分析数据。
2、集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据冗余，提高数据质量。
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3、非易失性：数据仓库中的数据不会因应用系统的删除、修改等操作而丢失。
4、时间序列：数据仓库存储了数据的历史变化，便于用户分析数据趋势。
数据挖掘概述
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有趣知识、模式或隐藏规律的过程，数据挖掘的主要任务包括：
1、聚类：将相似的数据对象归为一类，便于后续分析。
2、聚类：通过分析数据对象之间的相似度，找出潜在的模式。
3、分类：根据已知数据，对未知数据进行分类。
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4、预测：根据历史数据，预测未来趋势。
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘密不可分，数据仓库是数据挖掘的基础，而数据挖掘是数据仓库的延伸，以下是数据仓库与数据挖掘之间的几个关键关系：
1、数据仓库为数据挖掘提供数据源：数据挖掘需要大量的数据作为分析基础，而数据仓库存储了企业各个业务系统的数据，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值：数据挖掘可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为数据仓库的数据质量提供保障，同时为企业的决策提供支持。
3、数据仓库与数据挖掘相互促进：数据仓库的建设为数据挖掘提供了数据基础，而数据挖掘的结果又可指导数据仓库的优化和发展。
数据仓库与数据挖掘的实际应用
1、零售行业：通过数据挖掘分析消费者购买行为，为商家提供精准营销策略。
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2、金融行业：通过数据挖掘分析客户信用风险，为金融机构提供风险管理建议。
3、医疗行业：通过数据挖掘分析患者病历，为医生提供治疗方案。
4、互联网行业：通过数据挖掘分析用户行为，为互联网企业提供个性化推荐服务。
《数据仓库与数据挖掘教程》一书为我们提供了丰富的理论知识和实践经验，通过学习该书，我们可以更好地理解数据仓库与数据挖掘的关系，并将其应用于实际工作中，为企业创造价值。
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