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数据仓库挖掘分析,山东大学数据仓库挖掘期末

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数据 仓库和数据 挖掘"数据仓库和66 " -0/和数据-1主要内容包括数据 -0/概念与架构、-3仓库-3/存储与处理、-3 。分类，数据聚类 ， 贝叶斯网络，粗糙集，神经网络，遗传算法，统计学分析 ， 文本和Web 挖掘 。

1、 数据 挖掘的主要步骤有哪些?(1)信息采集:根据确定的-3分析对象，在-3分析中抽象出所需的特征信息，然后选择合适的信息采集方式 。对于mass 数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据 仓库非常重要 。(2) 数据集成:将不同来源、格式和特点的数据在逻辑上或物理上集中起来 ， 从而为企业提供全面的数据共享 。(3) 数据规格:执行数据 挖掘的大部分算法需要很长时间 ， 即使在小部分数据上也是如此，但是做业务数据需要很长时间 。

(4) 数据清理:数据库中的数据有些不完整(有些感兴趣的属性缺少属性值)、有噪声(包含错误的属性值)、不一致(同样的信息用不同的方式表达)，所以否则挖掘的结果会不理想 。(5) 数据变换:将数据变换成适合数据挖掘的形式，通过平滑聚合，/3/泛化和归一化 。

2、何谓 数据 仓库?为什么要建立 数据 仓库?何谓 数据 挖掘?它有哪些方面的功能...数据仓库概念:英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH 。数据 仓库的目的是构建一个面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持 。它是为分析 sex报告和决策支持而创建的 。数据 仓库本身并不“产生”任何数据，同时也不需要从外部“消耗”任何数据，数据 。

3、什么是 数据 挖掘数据挖掘又译为数据探索 ， 数据挖掘 。是一种通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同客户或细分市场的方法 ， 分析一种展现消费者偏好和行为的方法 。是数据 library知识发现的一步 。数据 挖掘一般指自动搜索大量数据中隐藏的具有特殊关系的信息的过程 。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示 。数据 挖掘的任务相关分析，集群分析 ， 分类分析，异常分析 。

【数据仓库挖掘分析,山东大学数据仓库挖掘期末】是利用数据发现问题、解决问题的学科 。通常通过探索、处理和/或建模来实现数据 。我们可以看到数据 挖掘具有以下特点:基于大量的数据:并不是说小数据不能进行挖掘其实大部分/但是，一方面太小数量的数据完全可以总结出规律另一方面，它往往不能反映现实世界中的普遍特征 。

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