数据仓库与数据挖掘技术是信息技术领域的重要组成部分，主要涉及如何从海量数据中提取有价值的信息，以便支持业务决策和策略制定。在本PPT教程的6-10章中，主要涵盖了以下几个关键知识点：
1. **分类规则挖掘**：分类是通过对历史数据进行分析构建一个模型，用于理解和预测事物的特性。它可以应用于信用评级、市场研究、医疗诊断等多个场景。分类与估值类似，但分类处理离散变量，估值处理连续变量。常见的分类方法包括决策树归纳、贝叶斯分类、贝叶斯网络、神经网络、K-最近邻（K-NN）、基于案例的推理、遗传算法、粗糙集和模糊集等。评估分类方法时，考虑的指标有预测准确性、速度、鲁棒性、噪声处理能力、可解释性和规则的简洁性。
2. **决策树**：决策树是一种直观的分类模型，由根节点、内部节点（父节点）和叶子节点组成。构造决策树通常通过ID3算法实现，该算法基于信息增益来选择最优划分属性。信息增益是衡量某个属性对数据集纯度提升的程度。例如，在销售顾客数据库中，通过年龄、收入、学生状态和信用等级等属性来预测购买计算机的可能性。
3. **预测分析与趋势分析规则**：预测分析利用历史数据预测未来的趋势，帮助决策者预见到潜在的市场变化或业务需求。趋势分析则关注数据随时间的变化模式，识别上升、下降或周期性的趋势。
4. **关联算法**：关联规则挖掘，如Apriori算法，用于发现数据集中项集之间的频繁模式，例如购物篮分析中的“如果客户购买了A，他们可能也会购买B”。
5. **聚类算法**：聚类是无监督学习的一种，将数据集分割成不同的群组，使得同一群组内的数据相似，不同群组间的数据相异。常见的聚类算法有K-means、层次聚类和DBSCAN等。
6. **统计分析算法**：利用统计学原理对数据进行分析，包括描述性统计、推断性统计以及假设检验等，以了解数据的分布、中心趋势和变异程度。
7. **品种优化算法**：这类算法常用于解决多目标优化问题，如遗传算法，模拟生物进化过程，通过选择、交叉和突变操作迭代地改进解决方案。
这些技术在财务管理类应用中尤其重要，可以帮助企业理解财务状况、预测市场趋势、优化决策并降低风险。数据仓库提供了存储和管理大量历史数据的平台，而数据挖掘技术则从中提取有价值的洞见，推动企业的智慧运营。
