基于数据仓库的油田数据挖掘技术应用研究

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

基于数据仓库的数据挖掘综述，算是你做 BI 系统或者搞数据时挺值得一读的文章。数据仓库的四大特性——面向主题、集成性、稳定性、历史性，其实跟前端的组件化思路有点像，都是为了解耦和清晰结构，方便后续的数据。它里面讲到的数据流动结构也挺清晰，从数据源到监视器、集成器再到数据仓库，交给前端展示，思路基本就是后端数据中台的缩影。你在做前端展示时，有时候也要关心这些结构，是跟 BI 图表打交道的时候。数据挖掘这块提到了关联规则，像“买了面包率还买黄油”这种，就是典型的购物篮。前端搞个可视化，比如用ECharts画个漏斗图或者关系图，就挺直观。顺带说一句，文末还附了几个延伸资源，像是 协议主题建模 和 数

摘要 随着医院信息化建设的不断推进，海量的医疗数据在医院信息系统中积累。如何有效地利用这些数据，提升医疗服务质量和效率，成为亟待解决的问题。数据挖掘技术为我们提供了一种有效途径，可以从海量数据中提取隐藏的、有价值的信息。本研究探讨了数据仓库技术在医院信息系统数据挖掘中的应用，构建一个高效的数据挖掘平台，为医院管理决策提供数据支持。 关键词: 数据仓库，数据挖掘，医院信息系统，医疗数据分析

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。

数据挖掘技术是从大量、无序、静态的数据中发现有价值规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点后，探讨了客户管理的独特需求。讨论了算法选择、模型构建、工具应用等关键环节，提出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案。最后进行了简要的效果评价与分析，对类似应用具有参考价值。

结合我国超市决策需求，采用三层架构和模块化设计，开发了超市决策原型系统，并应用数据挖掘技术进行实例分析，得出了相关应用结果。

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。

黑白分明的建模逻辑，加上比较清晰的数据仓库结构，这份资料讲得还挺扎实的。数据挖掘、数据仓库和建模技术三块内容都分得挺清楚，不管你是搞 BI，还是写数仓 ETL，翻一翻都能学到点东西。 数据挖掘那块，说白了就是“从海量数据里扒规律”，像关联规则、聚类这些都讲到了，嗯，例子不多但思路清晰。你平时搞运营、做营销推荐，这些算法都挺有用。 再说数据仓库，结构设计比较系统，重点放在了星型建模和雪花建模的思路上。你要是之前没搞过建模，看这个能入个门；如果是老手，看到后面几个优化点，也能点点头：比如数据分层、Staging 区、ODS 层，讲得还蛮到位。 建模部分讲得最细，尤其是面对金融业务这种“数据多、表杂

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