2、数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
数据仓库－数据挖掘的有效平台
?数据仓库中的数据清理和数据集成，是数据挖掘的重要数据预处理步骤
?数据仓库提供OLAP工具，可用于不同粒度的数据分析
?很多数据挖掘功能都可以和OLAP操作集成，以提供不同概念层上的知识发现
?分类
?预测
?关联
?聚集
什么是数据仓库?
?数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义
?它是一个提供决策支持功能的数据库，它与公司的操作数据库分开维护。
?为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持
?数据仓库区别于其他数据存储系统
?“数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.”—W. H. Inmon
数据仓库关键特征一——面向主题
?面向主题，是数据仓库显著区别于关系数据库系统的一个特征
?围绕一些主题，如顾客、供应商、产品等
?关注决策者的数据建模与分析，而不是集中于组织机构的日常操作和事务处理。
?排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
数据仓库关键特征二——数据集成
?一个数据仓库是通过集成多个异种数据源来构造的。
?关系数据库，一般文件，联机事务处理记录
?使用数据清理和数据集成技术。
?确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。?当数据被移到数据仓库时，它们要经过转化。
数据仓库关键特征三——随时间而变化
?数据仓库是从历史的角度提供信息
?数据仓库的时间范围比操作数据库系统要长的多。
?操作数据库系统: 主要保存当前数据。
?数据仓库:从历史的角度提供信息（比如过去5-10 年）?数据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含时间元素，而操作数据库中的关键结构可能就不包括时间元素。
数据仓库关键特征四——数据不易丢
失
?尽管数据仓库中的数据来自于操作数据库，但他们却是在物理上分离保存的。
?操作数据库的更新操作不会出现在数据仓库环境下。?不需要事务处理，恢复，和并发控制等机制
?只需要两种数据访问:
?数据的初始转载和数据访问（读操作）
数据仓库的构建与使用
?数据仓库的构建包括一系列的数据预处理过程?数据清理
?数据集成
?数据变换
?数据仓库的使用热点是商业决策行为，例如：?增加客户聚焦
?产品重定位
?寻找获利点
?客户关系管理
数据仓库与异种数据库集成
?异种数据库的集成方法
?传统的异种数据库集成:（查询驱动）
?在多个异种数据库上建立包装程序（wrappers）和中介程
序（mediators ）
?查询驱动方法——当从客户端传过来一个查询时，首先使
用元数据字典将查询转换成相应异种数据库上的查询；然
后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器
?数据仓库: （更新驱动）
?将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，
供直接查询和分析
查询驱动方法和更新驱动方法的比较?查询驱动的方法
?需要复杂的信息过滤和集成处理
?与局部数据源上的处理竞争资源
?对于频繁的查询，尤其是涉及聚集（汇总）操作的查询，开销很大（决策支持中常见的查询形式）
?更新驱动的方法（带来高性能）
?数据经预处理后单独存储，对聚集操作提供良好支持
?不影响局部数据源上的处理
?集成历史信息，支持复杂的多维查询
数据仓库与操作数据库系统
?操作数据库系统的主要任务是联机事务处理OLTP
?日常操作: 购买，库存，银行，制造，工资，注册，记帐等
?数据仓库的主要任务是联机分析处理OLAP
?数据分析和决策支持，支持以不同的形式显示数据
以满足不同的用户需要
?用户和系统的面向性
?面向顾客（事务）VS. 面向市场（分析）
?数据内容
?当前的、详细的数据VS. 历史的、汇总的数据
?数据库设计
?实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计VS.
星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
?数据视图
?当前的、企业内部的数据VS. 经过演化的、集成的数据
?访问模式
?事务操作VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）?任务单位
?简短的事务VS. 复杂的查询
?访问数据量
?数十个VS. 数百万个
?用户数
?数千个VS. 数百个
?数据库规模
?100M-数GB VS. 100GB-数TB
?设计优先性
?高性能、高可用性VS. 高灵活性、端点用户自治?度量
?事务吞吐量VS. 查询吞吐量、响应时间
为什么需要一个分离的数据仓库?
?提高两个系统的性能
?DBMS是为OLTP而设计的：存储方式,索引, 并发控制, 恢复?数据仓库是为OLAP而设计：复杂的OLAP查询, 多维视图，
汇总
?不同的功能和不同的数据:
?历史数据: 决策支持需要历史数据，而这些数据在操作数据库中一般不会去维护
?数据汇总：决策支持需要将来自异种源的数据统一（如聚集和汇总）
?数据质量: 不同的源使用不一致的数据表示、编码和格式，对这些数据进行有效的分析需要将他们转化后进行集成
多维数据模型(1)
?数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型
?在多维数据模型中，数据以数据立方体(data cube)的形式存在
?数据立方体允许以多维数据建模和观察。它由维和事实定义
?维是关于一个组织想要记录的视角或观点。每个维都有一个
表与之相关联，称为维表。
?多维数据模型围绕中心主题组织，该主题用事实表表示
?事实表包括事实的名称或度量以及每个相关维表的关键字
?事实指的是一些数字度量
多维数据模型(2) ——示例
time_key day
day_of_the_week month quarter year
time 维表
location_key street city
state_or_province country
location 事实表
Sales 事实表
time_key
item_key branch_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales
度量
item_key item_name brand type
supplier_type
item 维表
branch_key branch_name branch_type
branch 维表
?在数据仓库中，数据立方体是n-D的(n维）
?（关系表和电子表格是几维的？）
?示例
?AllElectronics的销售数据按维time, item的2-D视图(P30, 表2-2)
?AllElectronics的销售数据按维time, item和location的3-D视图(P30, 表2-3)
?AllElectronics的销售数据按维time, item和location的3-D视图的3-D数据立方体表示(P31, 图2-1)
?销售数据的4-D立方体表示(P31, 图2-2)
?多维数据模型为不同角度上的数据建模和观察提供了一个良好的基础
在数据仓库的研究文献中，一个n维的数据的立方体叫做基本方体。给定一个维的集合，我们可以构造一个方体的格，每个都在不同的汇总级或不同的数据子集显示数据，方体的格称为数据立方体。0维方体存放最高层的汇总，称作顶点方体；而存放最底层汇总的方体则称为基本方体。
数据立方体——一个方体的格
all
time
item
location
supplier
time,item time,location time,supplier
item,location
item,supplier
location,supplier
time,item,location
time,item,supplier
time,location,supplier
item,location,supplier
time, item, location, supplier
0-D(顶点) 方体
1-D 方体
2-D 方体
3-D 方体
4-D(基本) 方体
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？ 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。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 2）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 3）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 5）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构 c.单独的数据集市体系结构 d.分布式数据仓库结构
大数据仓库与大数据挖掘技术复习资料
数据仓库与数据挖掘技术复习资料 一、单项选择题 1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（ C ） A．数据、模型、技术 B．算法、技术、领域知识 C．数据、建模能力、算法与技术 D．建模能力、算法与技术、领域知识 2.关于基本数据的元数据是指: ( D ) A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息； B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息； C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息； D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。 3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: ( A) A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高 B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样 C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员 D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的 4．将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？( C ) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( D ) A.变量代换 B.离散化 C. 聚集 D. 估计遗漏值 6.在ID3 算法中信息增益是指（ D ） A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵减少的程度最大 7.以下哪个算法是基于规则的分类器 ( A ) A. C4.5 B. KNN C. Bayes D. ANN 8.以下哪项关于决策树的说法是错误的（ C ） A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B．子树可能在决策树中重复多次 C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D．寻找最佳决策树是NP完全问题 9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（ A ）
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析 数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。 数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。 数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。 1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，
《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
数据仓库与数据挖掘试题
武汉大学计算机学院 20XX级研究生“数据仓库和数据挖掘”课程期末考试试题 要求：所有的题目的解答均写在答题纸上，需写清楚题目的序号。每张答题纸都要写上姓名和学号。 一、单项选择题（每小题2分，共20分） 1. 下面列出的条目中，（）不是数据仓库的基本特征。B A.数据仓库是面向主题的 B.数据仓库是面向事务的 C.数据仓库的数据是相对稳定的 D.数据仓库的数据是反映历史变化的 2. 数据仓库是随着时间变化的，下面的描述不正确的是（）。 A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容 B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照 C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容C D.数据仓库中包含大量的综合数据，这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合 3. 以下关于数据仓库设计的说法中（）是错误的。A A.数据仓库项目的需求很难把握，所以不可能从用户的需求出发来进行数据仓库的设计，只能从数据出发进行设计 B.在进行数据仓库主题数据模型设计时，应该按面向部门业务应用的方式来设计数据模型 C.在进行数据仓库主题数据模型设计时要强调数据的集成性 D.在进行数据仓库概念模型设计时，需要设计实体关系图，给出数据表的划分，并给出每个属性的定义域 4. 以下关于OLAP的描述中（）是错误的。A A.一个多维数组可以表示为（维1，维2，…，维n） B.维的一个取值称为该维的一个维成员 C.OLAP是联机分析处理 D.OLAP是数据仓库进行分析决策的基础 5. 多维数据模型中，下列（）模式不属于多维模式。D A.星型模式 B.雪花模式 C.星座模式 D.网型模式 6. 通常频繁项集、频繁闭项集和最大频繁项集之间的关系是（）。C A.频繁项集?频繁闭项集?最大频繁项集 B.频繁项集?最大频繁项集?频繁闭项集 C.最大频繁项集?频繁闭项集?频繁项集 D.频繁闭项集?频繁项集?最大频繁项集
数据仓库与数据挖掘-教学大纲
《数据仓库与数据挖掘》教学大纲 一、课程概况 课程名称：数据仓库与数据挖掘 英文名称：Data warehousing and data mining 课程性质：选修 课程学时：32 课程学分：2 授课对象：信息类的大学本科高年级学生 开课时间：三年级下学期 讲课方式：课堂+实验 主讲老师： 二、教学目的 本课程把数据视为基础资源，根据软件工程的思想，总结了数据利用的历程，讲述了数据仓库的基础知识和工具，研究了数据挖掘的任务及其挑战，给出了经典的数据挖掘算法，介绍了数据挖掘的产品，剖析了税务数据挖掘的案例，探索了大数据的管理和应用问题。 三、教学任务 完成《数据仓库与数据挖掘》教材内容，及教学计划中的互动实践内容，另有学生自主选题的大作业、选作的论文报告。32学时：课堂24、实验2、课外2、研讨4学时。 四、教学内容的结构 课程由9个教学单元组成，对应于《数据仓库与数据挖掘》的内容。 第1章数据仓库和数据挖掘概述 1.1概述1 1.2数据中心4 1.2.1关系型数据中心 1.2.2非关系型数据中心
1.2.3混合型数据中心（大数据平台）1.3混合型数据中心参考架构 第2章数据 2.1数据的概念 2.2数据的内容 2.2.1实时数据与历史数据 2.2.2时态数据与事务数据 2.2.3图形数据与图像数据 2.2.4主题数据与全部数据 2.2.5空间数据 2.2.6序列数据和数据流 2.2.7元数据与数据字典 2.3数据属性及数据集 2.4数据特征的统计描述22 2.4.1集中趋势22 2.4.2离散程度23 2.4.3数据的分布形状25 2.5数据的可视化26 2.6数据相似与相异性的度量29 2.7数据质量32 2.8数据预处理32 2.8.1被污染的数据33 2.8.2数据清理35 2.8.3数据集成36 2.8.4数据变换37 2.8.5数据规约38 第3章数据仓库与数据ETL基础39 3.1从数据库到数据仓库39 3.2数据仓库的结构39 3.2.1两层体系结构41 3.2.2三层体系结构41 3.2.3组成元素42 3.3数据仓库的数据模型43 3.3.1概念模型43 3.3.2逻辑模型43 3.3.3物理模型46 3.4 ETL46 3.4.1数据抽取47 3.4.2数据转换48 3.4.3数据加载49 3.5 OLAP49 3.5.1维49 3.5.2 OLAP与OLTP49 3.5.3 OLAP的基本操作50
数据挖掘及其应用
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
数据仓库技术在医院信息系统中的应用
数据仓库技术在医院信息系统中的应用 本文介绍了数据仓库技术的发展历程及特点，对数据仓库技术在医院信息管理平台的应用进行了分析，并对医院信息平台使用数据仓库技术提出了建议，为数据仓库技术在医院的建设及使用提供了一定有价值的参考。 标签：数据仓库；医院信息；应用 数据仓库可为所有类型的数据起到支持与集合作用，也是企业发展过程中对决策定制必须要用到的。数据仓库作为独立的数据存储，对企业业务报告进行分析以及作出决策等提供一定支持，对业务流程、所花费成本以及质量等进行控制的一种系统。 1 数据仓库技术 数据仓库由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理（OLTP）经年累月所累積的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，有系统的进行分析整理，以利于各种分析方法如联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（Data Mining）的进行，并进而支持如决策支持系统（DSS）、主管资讯系统（EIS）的创建，帮助决策者能快速有效的从大量资料中，分析出有价值的资讯，有利于决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能（BI）[1]。数据仓库技术主要对数据库中获得的信息进行研究和分析，以找出解决方法，因此，数据仓库最大的特点就是具有集成性、稳定性和实时性。 2 数据仓库的特点 数据仓库最大的特点就是可以在数据库存储大量数据的情况下，还可以对数据进行深度挖掘，以对企业在决策问题上提供支持。数据仓库同其他系统大型数据库不同，数据仓库存在的最主要目的就是为企业所得数据进行分析与查询，以为企业提供数据依靠，所以在所用的存储量上较多。数据仓库为了能为企业提供更多前端应用服务，在其实际应用过程中还存在以下几点特点： 2.1对数据仓库要求效率过高数据库对数据进行分析也是有其规律的，分别按照年、季、月、周、日为周期对数据进行分析。以日周期为例，对数据仓库的要求上尤其高，要求其分析数据的频率能够在客户所要求的时间内得出结果。但对于大型企业来说，每天企业所涉及的数据量非常多，如果数据仓库使用不恰当则会延误客户的需求，进而给企业造成影响。 2.2对数据质量要求严格数据仓库所收集到的各种信息必须保证准确，如果在某一数据或者某一代码中出现错误，那么往往就会造成部分数据失真。在数据仓库实际使用过程中所涉及环节较多，且内容复杂，因此，在为客户所提供的数据信息上仍会有错误数据存在，使客户作出错误的判断，进而对企业造成损失。
数据仓库与数据挖掘习题
数据仓库与数据挖掘习题 1.1什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： (a) 它是又一个骗局吗？ (b) 它是一种从数据库，统计学和机器学习发展的技术的简单转换吗？ (c) 解释数据库技术发展如何导致数据挖掘 (d) 当把数据挖掘看作知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。 1.2 给出一个例子，其中数据挖掘对于一种商务的成功至关重要的。这种商务需要什么数据挖掘功能？他们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 1.3 假定你是Big-University的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名，地址和状态（例如，本科生或研究生），所修课程，以及他们累积的GPA（学分平均）。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么？ 1.4 数据仓库和数据库有何不同？它们有那些相似之处？ 1．5简述以下高级数据库系统和应用：面向对象数据库，空间数据库，文本数据库，多媒体数据库和WWW。 1．6 定义以下数据挖掘功能：特征化，区分，关联，分类，预测，聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活中的数据库，给出每种数据挖掘的例子。 1．7 区分和分类的差别是什么？特征化和聚类的差别是什么？分类和预测呢？对于每一对任务，它们有何相似之处？ 1．8 根据你的观察，描述一种可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但未在本章中列出。它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？ 1. 9 描述关于数据挖掘方法和用户交互问题的三个数据挖掘的挑战。 1. 10 描述关于性能问题的两个数据挖掘的挑战。 2.1 试述对于多个异种信息源的集成，为什么许多公司宁愿使用更新驱动的方法（构造使用数据仓库），而不愿使用查询驱动的方法（使用包装程序和集成程序）。描述一些情况，其中查询驱动方法比更新驱动方法更受欢迎。 2.2 简略比较以下概念，可以用例子解释你的观点 （a）雪花模式、事实星座、星型网查询模型 （b）数据清理、数据变换、刷新 （c）发现驱动数据立方体、多特征方、虚拟仓库 2.3 假定数据仓库包含三个维time，doctor和patient，两个度量count 和charge，其中charge 是医生对一位病人的一次诊治的收费。 （a）列举三种流行的数据仓库建模模式。 （b）使用（a）列举的模式之一，画出上面数据仓库的模式图。 （c）由基本方体[day，doctor，patient]开始，为列出2000年每位医生的收费总数，应当执行哪些OLAP操作？ （d）为得到同样的结果，写一个SQL查询。假定数据存放在关系数据库中，其模式如下：fee（day，month，year，doctor，hospital，patient，count，charge） 2.4 假定Big_University的数据仓库包含如下4个维student, course, semester和instructor，2个度量count和avg_grade。在最低的概念层（例如对于给定的学生、课程、学期和教师的组合），度量avg_grade存放学生的实际成绩。在较高的概念层，avg_grade存放给定组合的
数据仓库与数据挖掘学习心得
数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习，掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念，了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析的领域，他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据，经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年，主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下： 1、数据仓库是面向主题的； 2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。
作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。 数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面，金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息，并对它们进行高层次的分析，发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测，找出对决策有价值的信息，以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合，而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化，创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化，实现信息共享、资源整合综合利用，把银行的各项作用统一起来，优势互补统一调配各种资源，为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础，从而适应日益发展的数据技术需要，全面提高银行竞争力，为金融创新和提高市场反映能力
数据挖掘概念与技术-课后题答案汇总汇总
数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and T echniques 习题答案 第1章引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据 挖掘功能的例子。 解答： ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓， 这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。 ?区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来 与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一 般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科 学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 ?关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则 为： major(X, “c omputing science”) owns(X, “personal computer”) [support=12%, c onfid e nce=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学 生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 ?分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的 或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预 测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用 是预测缺失的数字型数据的值。 ?聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 ?数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测， 这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和 基于相似性的数据分析 1.3 1.9 列举并描述说明数据挖掘任务的五种原语。 解答： 用于指定数据挖掘任务的五种原语是：
基于大数据的数据挖掘技术与应用
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大
互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究
互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究 韩路 1.Hadoop技术简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是目前全世界最主流的大数据应用平台。以分布式文件系统（HDFS）和MapReduce为核心的Hadoop，目前已整合了其他重要组件如Hive、HBase、Spark，以及统一资源调度管理组件Yarn，形成了一个完成的Hadoop产品生态圈。 1.1.HDFS HDFS是一个分布式文件系统，可设计部署在低成本硬件上。它可以通过提供高吞吐率支持大量数据的批量处理，同时支持应用程序流式访问系统数据。 1.2.MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据机的并行运算。MapReduce可以将一个任务分发到Hadoop平台各个节点上并以一种可靠容错的方式并行处理大量数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。 1.3.Hive Hive是用于对Hadoop中文件进行数据整理、特殊查询和分析储存的工具。Hive提供了一种结构化数据的机制，支持类似传统结构化数据库中SQL元的查询语言，帮助熟悉SQL的用户查询HDFS中数据。 1.4.HBase HBase是一个分布式的、列式储存的开源数据库。HBase不同于传统关系型数据库，适合非结构化数据储存，同时可以为一个数据行定义不同的列。HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。 1.5.Spark Spark是基于内存计算的分布式计算框架。Spark提出了RDD概念，弥补了MapReduce在并行计算各个阶段无法进行有效数据共享的缺陷。同时，Spark形成了自己的生态系统：SparkSQL、SparkStreaming、MLlib，并完全兼容Hadoop 生态系统。
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘课后习 题答案 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
数据仓库与数据挖掘 第一章课后习题 一：填空题 1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。 2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。 3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。 4）元数据是“关于数据的数据”。根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析 6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。 7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。 8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。 9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web使用挖掘。 10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。 二：简答题 1）什么是数据仓库数据仓库的特点主要有哪些 2） 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。 主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用 3）简述数据挖掘的技术定义。 从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 4）什么是业务元数据？ 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据 5）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。 本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。 6）简述数据仓库4种体系结构的异同点及其适用性。 a.虚拟的数据仓库体系结构 b.单独的数据仓库体系结构
数据挖掘技术
第6卷(A版) 第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京 210097) 2)(东南大学计算机系,南京 210096) 摘 要 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 中图法分类号:T P391 T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0 引 言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数