数据仓库Web数据挖掘案例解析

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，它们在当今大数据时代扮演着至关重要的角色。数据仓库是企业决策支持系统的基础，而数据挖掘则是一种从海量数据中发现有价值信息的技术。接下来，我们将深入探讨这两个概念及其相关知识。数据仓库是一个专门为分析性查询设计的、集成的、非易变的且随时间变化的数据集合。它为企业提供了单一的、一致的数据视图，使得决策者可以高效地访问和分析历史数据。数据仓库通常由四个主要组件构成：源系统、提取、转换和加载（ETL）、数据仓库服务器和前端工具。源系统是数据仓库的数据来源，如各种业务系统；ETL过程负责从源系统中抽取数据、清洗和转换，然后加载到数据仓库中；数据仓库服务器

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

数据仓库并非一个虚构概念，而是数据挖掘与OLAP的基础。它采用星型数据模型进行多维分析，需要进行非范式化处理，与范式理论有所不同。

这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档，希望对您有所帮助。

信息技术普及后，企业运用管理信息系统处理事务与业务，积累了大量信息。为辅助管理决策，企业需要特殊工具从数据中提取知识，促进了数据环境需求和数据挖掘工具的发展。

数据仓库：存储大量历史数据的集合。 数据挖掘：从数据仓库中提取有价值信息的知识发现过程。 物化视图：预先计算的查询结果，用于提高查询性能。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

数据挖掘应用比例、Data Mining Upsides、Data Mining Downsides、Data Mining Use、Data Mining Industry and Application、Data Mining Costs

数据仓库与数据挖掘技术，权威参考，助力数据分析与决策。