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随着信息技术的飞速发展，企业对数据资源的依赖程度日益加深，数据仓库与数据挖掘作为信息时代的产物，已成为构建高效决策支持系统的重要手段，本文旨在探讨数据仓库与数据挖掘的关系，分析其关键技术，以期为我国企业提高决策水平提供有益借鉴。
数据仓库与数据挖掘的关系
1、数据仓库是数据挖掘的基础
数据仓库是通过对企业内部及外部数据进行整合、清洗、转换等操作，形成的一个面向主题、集成、稳定、随时间变化的数据集合，数据仓库的建设为数据挖掘提供了丰富的数据资源，是数据挖掘的基础。
2、数据挖掘是数据仓库的延伸
数据挖掘是对数据仓库中的数据进行深度挖掘，从中提取有价值的信息和知识，数据挖掘技术的应用，使数据仓库中的数据得到了充分利用，实现了数据仓库的价值最大化。
数据仓库的关键技术
1、数据集成技术
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、转换等操作，形成统一的数据视图，数据集成技术主要包括数据抽取、数据转换、数据清洗等。
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2、数据仓库建模技术
数据仓库建模是指根据企业业务需求，对数据仓库中的数据进行抽象、分类、组织等操作，形成符合业务逻辑的数据模型，数据仓库建模技术主要包括星型模型、雪花模型等。
3、数据仓库存储技术
数据仓库存储技术是指将数据仓库中的数据进行存储、管理、维护等操作，数据仓库存储技术主要包括关系型数据库、分布式文件系统等。
数据挖掘的关键技术
1、关联规则挖掘
关联规则挖掘是指找出数据集中频繁出现的规律，揭示数据之间的关联性，关联规则挖掘技术主要包括Apriori算法、FP-growth算法等。
2、聚类分析
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聚类分析是指将数据集中的数据对象根据其相似性进行分组，形成不同的类别，聚类分析技术主要包括K-means算法、层次聚类算法等。
3、分类与预测
分类与预测是指根据已有数据对未知数据进行分类或预测，分类与预测技术主要包括决策树、支持向量机、神经网络等。
数据仓库与数据挖掘作为构建高效决策支持系统的关键技术，在我国企业中具有广泛的应用前景，企业应充分认识数据仓库与数据挖掘的重要性，加强相关技术的研究与应用，以提高企业的决策水平，实现可持续发展。
数据仓库与数据挖掘技术在提高企业决策水平、优化业务流程、降低运营成本等方面具有重要作用，随着我国信息化进程的加快，数据仓库与数据挖掘技术将得到更加广泛的应用，为我国企业的发展提供有力支持。
标签： #数据仓库与数据挖掘
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