本文目录导读：
数据仓库概述
1、数据仓库的概念
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数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持决策分析的数据集合，它将来自多个源的数据进行整合，以支持企业决策制定。
2、数据仓库的特点
（1）集成性：数据仓库将来自多个源的数据进行整合，消除数据孤岛。
（2）面向主题：数据仓库以业务主题为组织方式，便于用户查询和分析。
（3）非易失性：数据仓库中的数据具有长期保存价值，不支持修改。
（4）支持决策分析：数据仓库为决策者提供数据支持，提高决策效率。
数据仓库架构
1、数据源层
数据源层是数据仓库的基础，包括企业内部和外部的各种数据源，如关系型数据库、文件系统、日志文件等。
2、数据集成层
数据集成层负责将数据源层的数据进行抽取、转换、加载（ETL）等操作，形成统一的数据格式。
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3、数据存储层
数据存储层是数据仓库的核心，包括数据仓库的数据库和文件系统，存储经过ETL处理后的数据。
4、应用层
应用层为用户提供数据查询、分析、报表等功能，包括数据仓库工具、报表工具、OLAP工具等。
数据挖掘概述
1、数据挖掘的概念
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，旨在发现数据背后的规律和趋势。
2、数据挖掘的方法
（1）关联规则挖掘：发现数据间存在的关联关系，如市场篮子分析。
（2）聚类分析：将相似的数据归为一类，如客户细分。
（3）分类与预测：根据历史数据预测未来趋势，如客户流失预测。
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（4）异常检测：识别数据中的异常值，如欺诈检测。
数据挖掘应用场景
1、零售行业：通过客户细分、市场篮子分析等，提高销售业绩。
2、金融行业：通过客户信用评估、欺诈检测等，降低风险。
3、电信行业：通过用户行为分析、客户流失预测等，提高客户满意度。
4、医疗行业：通过疾病预测、药物研发等，提高医疗服务质量。
数据仓库与数据挖掘的结合
1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础，保证数据质量和完整性。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值发现，提高数据仓库的应用价值。
3、数据仓库与数据挖掘的结合，使企业能够更好地利用数据，提高决策效率。
数据仓库与数据挖掘是现代企业信息化的核心组成部分，掌握数据仓库与数据挖掘的知识，对企业发展具有重要意义，本文从数据仓库概述、架构、数据挖掘概述、方法、应用场景等方面进行了详细讲解，旨在帮助读者更好地理解数据仓库与数据挖掘的核心知识，为期末考试做好准备。
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