数据仓库与数据挖掘基础理论

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

应用比例 聚类 22% 直销 14% 交叉销售模型 12%

DW 数据规模的调查报告，是 Meta Group 针对 3000 多个用户或潜在用户做的，还挺有代表性的。内容围绕数据仓库的使用规模展开，对咱搞前端但要跟数据打交道的人也蛮有参考价值。你要做后台联调、可视化，知道点 DW 的体量和业务侧重点，会比较有底。 数据挖掘的基本理论也顺带提了，像是你平时碰到的用户行为、推荐系统，那些背后都是这些原理在撑着。虽然不是直接写前端代码，但你总得知道这些逻辑跑在你页面上背后的流程吧？ 相关文章也值得一看，比如分布式环境的数据挖掘，讲得挺实用；还有大规模数据集的挖掘，和 DW 配合那是老搭档了。再比如DW 数据库快速链接工具，接口调起来贼方便，前端连后端省了不

威廉·H·因蒙, “建立数据仓库”, 约翰·威利父子公司, 1996。 约翰·拉德利, “运营数据存储：制定有效策略”, 数据仓库：专家实用建议, 普伦蒂斯·霍尔出版社, 纽泽西州恩格尔伍德悬崖, 1997。 斯蒂芬·R·加德纳, “建立数据仓库”, ACM 通讯, 1998 年 9 月, 第 41 卷, 第 9 期, 52-60。 道格拉斯·哈克尼, Http:// www.egltd.com, DW101：实用概述, 2001 彼得·R·米姆诺, “宏伟蓝图 - 布里欧如何在数据仓库市场中竞争”, 向布里欧技术公司的演示文稿 - 1998 年 8 月 4 日。 亚历克斯·伯森, 斯蒂芬·

这本适用于高级本科和研究生数据挖掘课程的教科书，详细阐述了数据挖掘的广泛而深入的概念，并融合了机器学习和统计学的相关原理。

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。

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。

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嘿，如果你对数据仓库和数据挖掘感兴趣，这个教程真的是个不错的选择哦！数据仓库的主要特点就是数据统一管理，大量的历史数据，支持企业做决策。它的核心是 ETL（数据抽取、转换、加载），这个过程可是相当关键，保证了数据的整洁性和一致性。至于数据挖掘，它可以通过对大量数据的，揭示潜在的规律，比如用来做客户细分、预测销售趋势，甚至做欺诈检测。数据仓库和数据挖掘结合后，能够为企业有力的决策支持。比如通过销售数据，预测未来走势，或者通过聚类了解客户群体，给出精准的营销策略。嗯，别忘了，Hadoop 和 Spark 这些大数据平台也能帮你海量数据，适合构建分布式数据仓库和做数据挖掘。，如果你想深入数据领域，这