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随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据已经成为企业和社会发展的重要资产，如何有效地管理和挖掘这些海量数据，已成为当今企业面临的重大挑战。《数据仓库与数据挖掘第三版》一书，深入浅出地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术方法及其在实际应用中的案例，为读者打开了一扇通往大数据时代智慧宝藏的大门。
数据仓库与数据挖掘概述
1、数据仓库
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、时间序列的数据集合，用于支持管理层的决策，它具有以下特点：
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（1）面向主题：数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织的，便于用户从不同角度分析数据。
（2）集成：数据仓库中的数据来源于多个数据源，经过清洗、转换和集成后，形成统一的数据格式。
（3）非易失：数据仓库中的数据是长期存储的，不会因为业务需求的变化而丢失。
（4）时间序列：数据仓库中的数据具有时间属性，便于用户分析数据随时间的变化趋势。
2、数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，旨在发现数据之间的关联、趋势和异常，数据挖掘的方法主要包括：
（1）关联规则挖掘：找出数据集中不同属性之间的关联关系。
（2）聚类分析：将具有相似性的数据划分为一组。
（3）分类与预测：根据历史数据，预测未来事件的发生。
数据仓库与数据挖掘关键技术
1、ETL（提取、转换、加载）
ETL是数据仓库构建过程中的关键技术，主要包括数据提取、数据转换和数据加载三个环节。
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（1）数据提取：从各种数据源中提取所需数据。
（2）数据转换：将提取的数据按照一定的规则进行转换，如清洗、转换数据格式等。
（3）数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
2、数据模型
数据模型是数据仓库的核心，主要包括关系型数据模型、维度数据模型和立方体数据模型。
（1）关系型数据模型：以关系型数据库为基础，将数据组织成表结构。
（2）维度数据模型：以维度为基础，将数据组织成维度表和事实表。
（3）立方体数据模型：以立方体为基础，将数据组织成多维数据集。
3、数据挖掘算法
数据挖掘算法是数据挖掘的核心，主要包括以下几种：
（1）关联规则挖掘算法：如Apriori算法、FP-growth算法等。
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（2）聚类分析算法：如K-means算法、层次聚类算法等。
（3）分类与预测算法：如决策树、支持向量机、神经网络等。
数据仓库与数据挖掘在实际应用中的案例
1、客户关系管理（CRM）
通过数据仓库与数据挖掘技术，企业可以分析客户消费行为、客户满意度等数据，从而制定有针对性的营销策略，提高客户满意度。
2、金融市场分析
数据仓库与数据挖掘技术可以帮助金融机构分析市场趋势、风险预测等数据，为投资决策提供有力支持。
3、医疗健康
通过数据仓库与数据挖掘技术，可以对医疗数据进行深度挖掘，发现疾病规律、药物疗效等，为临床决策提供参考。
《数据仓库与数据挖掘第三版》一书全面介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术方法及其在实际应用中的案例，随着大数据时代的到来，数据仓库与数据挖掘技术将在各行各业发挥越来越重要的作用，学习本书，有助于读者更好地理解和应用数据仓库与数据挖掘技术，为我国大数据产业发展贡献力量。
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