本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业、政府和科研机构的重要资产，数据仓库与数据挖掘作为信息管理的重要技术手段，在企业竞争、政府决策、科研创新等领域发挥着越来越重要的作用，本文对数据仓库与数据挖掘技术的研究现状、技术融合与创新应用进行综述，旨在为相关领域的研究者提供有益的参考。
数据仓库与数据挖掘技术概述
1、数据仓库技术
数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题、集成、非易失性、支持数据查询和分析的数据集合，其主要功能是将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、转换和存储，为数据挖掘和分析提供支持。
2、数据挖掘技术
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数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动发现有价值的信息、模式和知识的过程，其核心任务包括关联规则挖掘、聚类分析、分类预测、异常检测等。
数据仓库与数据挖掘技术融合
1、融合背景
随着数据量的不断增长，数据仓库与数据挖掘技术在应用过程中逐渐暴露出一些问题，如数据质量、数据整合、数据挖掘算法等方面，为了解决这些问题，数据仓库与数据挖掘技术的融合成为必然趋势。
2、融合方法
（1）数据仓库与数据挖掘算法融合：将数据挖掘算法应用于数据仓库中，提高数据挖掘的准确性和效率。
（2）数据仓库与数据清洗融合：在数据入库前进行数据清洗，提高数据质量。
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（3）数据仓库与数据整合融合：通过数据仓库技术实现不同数据源的数据整合，为数据挖掘提供更全面的数据。
数据仓库与数据挖掘创新应用
1、企业竞争分析
（1）市场趋势分析：通过数据挖掘技术分析市场趋势，为企业决策提供依据。
（2）客户行为分析：挖掘客户消费行为，为企业营销策略提供支持。
2、政府决策支持
（1）社会经济发展分析：通过数据挖掘技术分析社会经济发展趋势，为政府决策提供参考。
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（2）公共安全分析：挖掘公共安全数据，为政府制定安全政策提供依据。
3、科研创新
（1）科研项目管理：通过数据挖掘技术分析科研项目，提高科研项目管理水平。
（2）科研团队协作：挖掘科研团队协作数据，为科研团队优化提供参考。
数据仓库与数据挖掘技术的融合与创新应用，为各行各业提供了强大的数据支持，在未来的发展中，数据仓库与数据挖掘技术将更加深入地融合，为人类创造更多价值，本文对数据仓库与数据挖掘技术的研究现状、技术融合与创新应用进行了综述，以期为相关领域的研究者提供有益的参考。
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