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随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域的核心资产，数据仓库与数据挖掘作为信息处理的重要手段，在数据分析、决策支持等方面发挥着越来越重要的作用，电子工业出版社出版的《数据仓库与数据挖掘实践》一书，深入浅出地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术原理、应用场景以及实践案例，为读者提供了宝贵的参考资料，本文将对该书进行深度解读，并结合实际案例进行剖析。
数据仓库与数据挖掘概述
1、数据仓库
数据仓库是一种面向主题、集成、非易失、时间敏感的数据库集合，它支持企业或组织对大量历史数据进行存储、管理和分析，数据仓库具有以下特点：
（1）面向主题：数据仓库中的数据按照业务主题进行组织，便于用户进行查询和分析。
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（2）集成：数据仓库将来自不同来源、不同格式的数据进行整合，为用户提供统一的数据视图。
（3）非易失：数据仓库中的数据一旦被加载，将不会轻易被修改或删除。
（4）时间敏感：数据仓库中的数据具有时间属性，反映了业务的发展变化。
2、数据挖掘
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，主要包括以下步骤：
（1）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。
（2）数据挖掘：运用各种算法和技术，从预处理后的数据中提取有价值的信息。
（3）模式评估：对挖掘出的模式进行评估，确定其真实性和实用性。
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（4）模式应用：将挖掘出的模式应用于实际业务场景，为企业提供决策支持。
数据仓库与数据挖掘实践案例剖析
1、案例一：电信行业用户行为分析
某电信运营商希望通过数据仓库与数据挖掘技术，分析用户行为，提高客户满意度，具体实践如下：
（1）数据仓库建设：收集用户通话记录、短信记录、上网记录等数据，建立数据仓库。
（2）数据挖掘：运用关联规则挖掘、聚类分析等技术，分析用户行为模式。
（3）模式评估：对挖掘出的模式进行评估，确定其真实性和实用性。
（4）模式应用：根据用户行为模式，为用户提供个性化的套餐推荐、营销活动等。
2、案例二：银行风险控制
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某银行希望通过数据仓库与数据挖掘技术，降低信贷风险，具体实践如下：
（1）数据仓库建设：收集借款人信息、贷款信息、还款信息等数据，建立数据仓库。
（2）数据挖掘：运用决策树、神经网络等技术，预测借款人违约风险。
（3）模式评估：对挖掘出的风险预测模型进行评估，确定其准确性和实用性。
（4）模式应用：根据风险预测模型，对借款人进行风险评估，控制信贷风险。
《数据仓库与数据挖掘实践》一书以通俗易懂的语言，详细介绍了数据仓库与数据挖掘的理论知识、实践方法以及案例，通过对实际案例的剖析，读者可以更好地理解数据仓库与数据挖掘的应用场景和操作流程，该书对于从事数据仓库与数据挖掘工作的专业人士、学生以及对此领域感兴趣的人员都具有很高的参考价值。
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