ETL设计与数据仓库及数据挖掘的应用

数据仓库与数据挖掘中，ETL过程是关键步骤，包括抽取、转换、装载数据到临时存储区，所有操作都由元数据驱动。

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

随着数据技术的进步，现有数据呈现出分散、非整合、难以访问的特点，来自多种数据源和平台，数据质量参差不齐，存在冗余且难以解析。数据量巨大，涵盖了VSAM、IDMS、IMS、CICS、COBOL等传统应用、多媒体文档、ERP系统、协作软件数据库以及Web运营活动。

数据仓库和数据挖掘在现代商业智能和决策支持系统中扮演着核心角色。将深入探讨它们的基本概念和关键技术，结合2009年的经典资料《数据仓库和数据挖掘》进行详细阐述。

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

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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、

围绕数据仓库与数据挖掘的应用进行深入探讨，分析其核心原理及实际应用场景。