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数据仓库概述
数据仓库是支持企业决策制定的数据集合，它将企业中分散的、结构化或非结构化的数据整合在一起，形成一个统一的数据源，为企业提供数据支持和决策依据，数据仓库的主要特点包括：
1、集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除数据孤岛，提高数据利用率。
2、时变性：数据仓库存储的数据不是静态的，而是随着时间的推移不断更新。
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3、历史性：数据仓库存储的数据具有一定的历史跨度，便于分析数据趋势。
4、决策支持：数据仓库为企业的决策制定提供数据支持，提高决策效率。
数据挖掘概述
数据挖掘是利用先进的技术从大量数据中提取有价值信息的过程，数据挖掘的主要任务包括：
1、分类：将数据划分为不同的类别。
2、聚类：将具有相似特征的数据归为一类。
3、关联规则挖掘：找出数据项之间的关联关系。
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是相辅相成的两个概念，数据仓库为数据挖掘提供数据源，而数据挖掘则从数据仓库中提取有价值的信息，为企业决策提供支持。
1、数据仓库为数据挖掘提供数据源，数据仓库中的数据具有集成性、时变性和历史性等特点，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
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2、数据挖掘从数据仓库中提取有价值信息，通过数据挖掘技术，可以挖掘出数据中的潜在规律和关联关系，为企业决策提供支持。
数据仓库与数据挖掘应用教程
1、数据仓库设计
（1）需求分析：了解企业业务需求，确定数据仓库的主题和内容。
（2）概念模型设计：使用ER图或维度建模方法设计数据仓库的概念模型。
（3）逻辑模型设计：将概念模型转换为逻辑模型，如星型模型或雪花模型。
（4）物理模型设计：根据逻辑模型设计物理存储结构，如关系数据库或NoSQL数据库。
2、数据仓库构建
（1）数据抽取：从源数据系统中抽取数据，包括ETL（抽取、转换、加载）过程。
（2）数据清洗：对抽取的数据进行清洗，去除重复、错误和缺失数据。
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（3）数据加载：将清洗后的数据加载到数据仓库中。
3、数据挖掘
（1）数据预处理：对数据仓库中的数据进行预处理，如数据标准化、数据集成等。
（2）选择挖掘算法：根据实际需求选择合适的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则等。
（3）挖掘过程：执行挖掘算法，提取有价值信息。
（4）结果分析：对挖掘结果进行分析，为企业决策提供支持。
数据仓库与数据挖掘是现代企业信息化的核心组成部分，通过数据仓库与数据挖掘技术的应用，企业可以充分利用数据资源，提高决策效率，增强市场竞争力，掌握数据仓库与数据挖掘的核心知识，对于从事相关领域工作的人员具有重要意义。
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