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数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库与数据挖掘是当前信息技术领域的重要研究方向，两者紧密相连，数据仓库作为数据挖掘的基础，为数据挖掘提供了丰富的数据资源，陈志泊在其著作《数据仓库与数据挖掘教程第二版》中，详细介绍了数据仓库与数据挖掘的相关知识，本书课后答案为我们提供了深入了解这些知识的机会。
数据仓库概述
1、数据仓库的定义
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数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
2、数据仓库的特点
（1）面向主题：数据仓库中的数据是按照业务主题进行组织，便于用户从不同角度对数据进行查询和分析。
（2）集成：数据仓库中的数据来源于多个源系统，经过清洗、转换和整合后，形成一个统一的数据视图。
（3）稳定：数据仓库中的数据是经过历史积累的，相对稳定，便于用户进行长期分析。
（4）反映历史变化：数据仓库中的数据记录了业务活动的历史变化，便于用户追踪业务发展趋势。
数据挖掘概述
1、数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中，通过算法和统计方法，发现有价值的信息、知识或模式的过程。
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2、数据挖掘的特点
（1）自动性：数据挖掘过程中，算法和统计方法可以自动执行，无需人工干预。
（2）智能性：数据挖掘可以发现隐藏在数据中的知识，具有智能性。
（3）实用性：数据挖掘结果可以为实际应用提供决策支持。
陈志泊解析要点
1、数据仓库与数据挖掘的关系
陈志泊在书中强调，数据仓库是数据挖掘的基础，数据挖掘是数据仓库的延伸，数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据资源，而数据挖掘则通过挖掘数据中的知识，为数据仓库的建设提供指导。
2、数据仓库的设计与实现
陈志泊在书中详细介绍了数据仓库的设计与实现过程，包括数据源的选择、数据清洗、数据整合、数据存储等环节。
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3、数据挖掘算法与应用
陈志泊在书中介绍了多种数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等，并举例说明了这些算法在实际应用中的运用。
4、数据仓库与数据挖掘在实际业务中的应用
陈志泊在书中结合实际案例，分析了数据仓库与数据挖掘在金融、电信、电商等领域的应用，为读者提供了宝贵的实践经验。
《数据仓库与数据挖掘教程第二版》课后答案为我们提供了深入了解数据仓库与数据挖掘知识的机会，通过对陈志泊解析要点的学习，我们可以更好地掌握数据仓库与数据挖掘的相关理论和技术，为实际应用打下坚实基础，在今后的工作中，我们应注重理论与实践相结合，不断提高自身能力，为我国数据仓库与数据挖掘领域的发展贡献力量。
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