数据仓库综述

数据仓库的底层架构蛮清晰，围绕ETL、主题域和时间维度展开，逻辑一目了然。尤其是多维那块，搭配OLAP功能，像切片、钻取这些操作，真的挺实用，报表展示也方便。 数据挖掘的技术方法比较全面，分类、聚类、关联规则都提到了，常见算法也有，像K-means、Apriori这类。工具上，R和Python确实是主力，写起来灵活，生态也好。 数据预部分还不错，像归一化、降维这些基本操作都讲到了。要提醒一下，别直接把脏数据扔给算法跑，先清洗下，效果会好多。 如果你是做用户画像或市场趋势预测的，数据仓库配合数据挖掘真的香。一个存得稳，一个挖得深，结合起来用，洞察力直接拉满。 还有，想更深入了解关联规则的，可以看

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

商业智能的核心是从多个企业运营系统中提取数据并进行清理，确保数据准确性。随后，通过ETL过程将数据加载到企业级数据仓库中，形成企业数据的整体视图。利用适当的查询、分析工具、数据挖掘和OLAP工具对数据进行进一步分析和处理，转化为支持决策的关键知识，最终为管理层的决策过程提供支持。

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

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

联合型数据仓库的架构设计，挺适合做复杂业务整合的。像Oracle Financials、Siebel CRM这类系统的数据，都可以汇到一个公共中转区，再拆分成多个数据集市给下游使用。这样拆得细，但又能联得起来，用起来还挺顺手的。 联邦式架构的好处是你不用一开始就搞个巨大的全仓，前期成本也能控制。用Real Time ODS把实时数据先接住，再慢慢建模，过渡得也比较自然，挺适合产品阶段推进不确定的场景。 再说实时，用在电商、营销系统那一类反应要快的场景，有用。比如你实时分群、实时推送优惠，就靠这套实时数据挖掘搞定。 不熟悉的话，推荐你先看看下面几篇： 数据仓库与数据集市的区别及入门指南，讲

数据仓库与数据挖掘在各个领域的应用比例如下：聚类分析占22%，直销市场占14%，交叉销售模型占12%。详细信息可参考www.kdnuggets.com 2001/6/11 新闻。

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