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《数据仓库与数据挖掘》第二版陈志泊作为我国数据仓库与数据挖掘领域的经典教材，自出版以来备受业界关注，本书不仅全面系统地介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、技术方法和应用案例，还强调了知识融合与智慧挖掘的重要性，本文将根据陈志泊的答案，深入探讨数据仓库与数据挖掘的奥秘，旨在为广大读者提供有益的启示。
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数据仓库与数据挖掘的基本概念
1、数据仓库
数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、用于支持企业决策的数据集合，它将分散的数据源进行整合，为用户提供一个统一的数据视图，便于用户进行数据分析和挖掘。
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，旨在发现数据中的潜在模式、关联和规律，数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类、预测等。
数据仓库与数据挖掘的技术方法
1、数据集成
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图，主要技术包括数据清洗、数据转换、数据映射等。
2、数据仓库设计
数据仓库设计包括主题设计、模型设计、存储设计等，主题设计确定数据仓库的主题领域，模型设计包括星型模型、雪花模型等，存储设计则关注数据存储、索引和分区等。
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3、数据挖掘算法
数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类、预测等，关联规则挖掘如Apriori算法、FP-growth算法等；聚类分析如K-means算法、层次聚类等；分类如决策树、支持向量机等；预测如时间序列分析、回归分析等。
知识融合与智慧挖掘
1、知识融合
知识融合是将来自不同领域、不同层次、不同来源的知识进行整合，形成新的知识体系，在数据仓库与数据挖掘领域，知识融合主要表现为以下几种形式：
（1）领域知识融合：将数据仓库与数据挖掘领域的基本理论、方法和技术进行融合，形成具有更强解释力的知识体系。
（2）跨领域知识融合：将数据仓库与数据挖掘领域与其他领域的知识进行融合，如与人工智能、机器学习、大数据等领域的知识融合。
（3）多源知识融合：将来自不同数据源的知识进行融合，如企业内部数据、外部数据、社交媒体数据等。
2、智慧挖掘
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智慧挖掘是在知识融合的基础上，利用先进的数据挖掘技术，从海量数据中提取具有高度价值的知识，为企业决策提供有力支持，智慧挖掘主要关注以下几个方面：
（1）挖掘深度：从数据中挖掘出更深层次、更有价值的知识。
（2）挖掘广度：挖掘更多领域、更多层次的知识。
（3）挖掘速度：提高数据挖掘的效率，实现实时或近实时数据挖掘。
《数据仓库与数据挖掘》第二版陈志泊为我们揭示了数据仓库与数据挖掘的奥秘，强调了知识融合与智慧挖掘的重要性，在当今大数据时代，数据仓库与数据挖掘技术已成为企业决策的重要工具，通过深入研究数据仓库与数据挖掘，我们可以更好地把握知识融合与智慧挖掘的艺术，为企业创造更大的价值。
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