本文目录导读：
数据仓库概述
1、数据仓库的定义：数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持决策的数据集合。
2、数据仓库的特点：
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（1）集成性：数据仓库将来自不同源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
（2）面向主题：数据仓库的数据组织方式以业务主题为依据，便于用户查询和分析。
（3）非易失性：数据仓库中的数据一经存储，不会随意删除或修改。
（4）支持决策：数据仓库为用户提供数据支持，辅助决策者做出明智的决策。
3、数据仓库的架构：
（1）源数据层：存储原始业务数据，如数据库、日志等。
（2）数据集成层：对源数据进行清洗、转换、加载等操作，形成统一的数据视图。
（3）数据仓库层：存储经过处理的数据，为用户提供查询和分析服务。
（4）应用层：用户通过应用程序访问数据仓库，进行查询和分析。
数据挖掘技术
1、数据挖掘的定义：数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
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2、数据挖掘的主要任务：
（1）关联规则挖掘：找出数据项之间的关联关系，如购物篮分析。
（2）聚类分析：将相似的数据项归为一类，如客户细分。
（3）分类分析：根据已知数据对未知数据进行分类，如信用风险评估。
（4）预测分析：根据历史数据预测未来趋势，如股票价格预测。
3、数据挖掘的主要算法：
（1）关联规则挖掘算法：Apriori算法、FP-growth算法等。
（2）聚类分析算法：K-means算法、层次聚类算法等。
（3）分类分析算法：决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。
（4）预测分析算法：时间序列分析、回归分析等。
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数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库为数据挖掘提供数据基础：数据仓库存储了大量结构化、半结构化和非结构化数据，为数据挖掘提供了丰富的数据资源。
2、数据挖掘为数据仓库提供价值：通过数据挖掘，可以从数据仓库中提取有价值的信息和知识，为企业的决策提供支持。
3、数据仓库与数据挖掘的协同作用：数据仓库和数据挖掘相互依存，共同推动企业信息化建设。
解题策略
1、理解数据仓库与数据挖掘的基本概念、特点、架构和算法。
2、掌握数据仓库的构建过程，包括数据源选择、数据集成、数据仓库设计等。
3、熟悉数据挖掘的主要任务和算法，了解其应用场景。
4、结合实际案例，分析数据仓库与数据挖掘在实际业务中的应用。
5、关注数据仓库与数据挖掘的最新发展趋势，如大数据、云计算等。
数据仓库与数据挖掘是现代企业信息化建设的重要组成部分，掌握相关知识和技能对于企业的发展具有重要意义，通过本文对数据仓库与数据挖掘核心知识点的解析，希望对读者有所帮助，在实际应用中，不断学习、实践和总结，才能更好地发挥数据仓库与数据挖掘的价值。
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