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数据仓库与数据挖掘技术应用手册
TOC\o1-2\h\u12881第一章数据仓库概述 2
61261.1数据仓库的定义与特征 2
304201.2数据仓库与传统数据库的比较 2
256281.3数据仓库的发展历程 3
4805第二章数据仓库设计 3
97192.1数据仓库建模方法 3
181222.2数据仓库架构设计 4
279782.3数据仓库的数据集成与清洗 4
22100第三章数据仓库技术 5
243913.1数据仓库技术概述 5
110523.2数据仓库的存储技术 5
149573.3数据仓库的数据管理技术 6
32330第四章数据挖掘基础 6
160024.1数据挖掘的定义与分类 6
308134.2数据挖掘的基本任务 7
167544.3数据挖掘的流程与方法 7
4023第五章数据挖掘算法 8
164005.1经典数据挖掘算法介绍 8
221365.2分类算法 8
292065.2.1决策树 8
171955.2.2支持向量机(SVM) 8
252945.2.3朴素贝叶斯 8
38925.2.4K最近邻 8
236205.3聚类算法 9
250225.3.1Kmeans 9
84515.3.2层次聚类 9
294515.3.3DBSCAN 9
4254第六章数据挖掘应用 9
295236.1数据挖掘在商业智能中的应用 9
301016.2数据挖掘在金融行业的应用 10
65556.3数据挖掘在医疗行业的应用 10
28506第七章数据挖掘工具与平台 10
87347.1数据挖掘工具概述 10
167657.2常见数据挖掘工具介绍 11
3327.3数据挖掘平台的选择与应用 11
22863第八章数据挖掘项目管理 12
305648.1数据挖掘项目管理的流程 12
95928.2数据挖掘项目的风险管理 13
210438.3数据挖掘项目的质量控制 13
30543第九章数据挖掘与大数据 13
218909.1大数据的概述 13
92159.1.1定义与特征 13
184869.1.2大数据的来源 14
30009.1.3大数据的挑战与机遇 14
212979.2大数据挖掘技术 14
80589.2.1大数据挖掘方法 14
21619.2.2大数据挖掘算法 14
5829.2.3大数据挖掘工具与平台 14
235609.3大数据挖掘的应用案例 15
22259.3.1互联网行业 15
260739.3.2金融行业 15
128439.3.3医疗行业 15
149159.3.4零售行业 15
20867第十章数据挖掘的未来发展趋势 15
2281510.1数据挖掘技术的发展趋势 15
163410.2数据挖掘在人工智能中的应用 16
2809810.3数据挖掘与区块链技术的融合 16
第一章数据仓库概述
1.1数据仓库的定义与特征
数据仓库(DataWarehouse)是一种面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合,用于支持管理决策过程。它从多个数据源获取数据,经过清洗、转换和集成处理后,形成一个统一的、可供分析的数据环境。数据仓库的核心特征如下:
(1)面向主题:数据仓库中的数据按照业务主题进行组织,而非面向事务处理。这有助于提高数据查询和分析的效率。
(2)集成:数据仓库从多个数据源获取数据,经过清洗、转换和集成处理后,形成一个统一的数据视图,方便用户进行数据分析。
(3)稳定:数据仓库中的数据是稳定的,不会因为事务处理而频繁更新。这有助于保证数据分析的准确性和一致性。
(4)随时间变化:数据仓库中的数据时间的推移而变化,可以反映历史数据的变化情况,为决策提供依据。
1.2数据仓库与传统数据库的比较
数据仓库与传统数据库(如关系型数据库)在以下几个方面存在显著差异:
(1)数据组织方式:数据仓库按照业务主题组织数据,而传统数据库按照事务处理进行数据组织。
(2)数据来源:数据仓库从多个数据源获取数据,而传统数据库通常只处理单个数据源的数据。
(3)数据更新频率:数据仓库中的数据更新频率较低,主要用于分析决策;而传统数据库的数据更新频率较高,主要用于事务处理。
(4)查询功能:数据仓库针对数据分析进行了优化,查询功能较高;而传统数据库在处理复杂查询
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