随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经广泛应用于各行各业中。特别是在电力行业中，数据挖掘技术的引入为电力公司提供了巨大的商业价值。本文介绍了一种基于Web的电力营销数据挖掘系统的设计与实现。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘技术是面向应用的，它是针对特定问题的解决办法，而不是只要发明一种数据挖掘的方法就能解决所有的问题。数据挖掘必须与其他领域的理论紧密结合，才能发挥效能。
在电力行业中，为了更好地利用供电公司在生产和营销过程中产生的海量数据，从中发现有价值的信息，辅助运营商进行有效的市场营销和客户服务，结合数据仓库、数据挖掘技术和联机分析处理(OLAP)技术，提出了基于Web的供电公司电力营销数据挖掘系统。该系统采用了包括业务逻辑层、应用服务层和数据存取层在内的三层B/S体系结构及基于模型-视图-控制器(MVC)的设计模式。这种设计模式将系统的界面、控制和数据处理分离开来，使系统更具有跨平台和可扩展性、可维护性等优点。
数据仓库技术在电力营销数据挖掘系统中发挥着重要作用。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持管理决策制定过程。在本系统中，数据仓库被用作数据存储和管理的中心，存储了电力营销过程中的各种数据，包括用户信息、电力消费数据、电力设施数据等。
联机分析处理(OLAP)是一种用于复杂查询和数据分析的计算机技术，能够帮助用户从多角度观察信息。OLAP技术在本系统中被用于对数据仓库中的数据进行多维数据分析，帮助决策者从不同角度、不同层次审视数据，从而能够对业务做出更准确的预测和决策。
系统中采用的三层B/S体系结构是一种常见的网络应用程序体系结构，它将应用程序分为表示层、业务逻辑层和数据访问层。在本系统中，表示层负责与用户交互，业务逻辑层负责处理业务规则和数据处理，数据访问层负责与数据库交互。这种分层的设计使得系统易于维护和扩展，也有助于提高系统的稳定性和性能。
模型-视图-控制器(MVC)设计模式是一种软件设计模式，它将应用程序分为三个核心部件：模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)，分别负责数据和业务逻辑、用户界面和用户输入的处理。这种设计模式有助于实现应用程序的松耦合，使得代码的维护和升级变得更容易。
关键词中的WebServices和J2EE是目前广泛应用于Web开发的技术。WebServices是一种可以发布、定位以及调用的应用程序，它们可以在网络上通过标准的Web协议进行通信。J2EE是Java 2 Platform Enterprise Edition的缩写，是Sun公司推出的企业级应用开发框架，它提供了一种基于组件的方式来设计、开发、组装和部署企业级应用。
通过这篇文章的内容，我们可以了解到电力营销数据挖掘系统是如何通过整合数据仓库、数据挖掘技术和OLAP技术，结合B/S体系结构和MVC设计模式，实现对电力营销数据的深入分析。这种系统能够提供多维的、直观的、全面的数据分析，帮助电力公司发现数据中存在的关系和规则，主动把握市场动态，并预测未来发展趋势，从而做出更为明智的决策。随着电力体制改革的深入和电力市场的不断完善，这种系统将在电力企业中发挥越来越重要的作用。
