数据仓库与数据挖掘的广泛应用综述

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

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。

数据挖掘与标准化进程采用CRISP-DM标准（跨行业数据挖掘标准过程），结合XML和数据预处理，整合了SOAP（简单对象访问协议）、数据库与系统互操作的标准，同时支持PMML（预测模型标记语言）和OLE DB For Data Mining。这些技术构建了基于API接口的数据挖掘系统。

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

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。

数据仓库和数据挖掘在信息技术领域中具有关键作用，它们是现代商业智能和决策支持系统中不可或缺的组成部分。数据仓库为企业提供了一致、稳定的历史数据视图，而数据挖掘则是从海量数据中寻找模式和洞察的过程。数据仓库通过ETL（抽取、转换、加载）过程从操作数据库中提取数据，经过清洗、转换和加载后，通过多维数据模型和复杂的数据分析功能支持决策制定者快速获取信息和做出明智决策。SQL Server Analysis Services (SSAS)是微软提供的企业级数据仓库和商务智能解决方案，支持多维数据模型和复杂的数据分析功能。数据挖掘利用机器学习和统计学方法发现有意义的模式和关联，包括数据预处理、选择算法、

加载管理器的功能包括支持数据抽取和加载，实现途径有外购的软件工具和根据特殊需求编写的程序、存储过程及脚件。

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。