数据仓库与数据挖掘的决策支持PPT学习教案.pptx

数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的核心概念，它们在决策支持系统中发挥着至关重要的作用。数据仓库（Data Warehouse）是一种集中的、统一的数据存储系统，设计目的是为了支持企业的决策分析需求。它从各种各样的业务系统中抽取、转换和加载数据，形成一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，以便于用户进行多维分析和报告。 数据挖掘（Data Mining）则是从海量数据中发现有价值知识的过程，是知识发现（Knowledge Discovery in Databases, KDD）的一部分。KDD是一个包括数据准备、数据挖掘、结果解释和评估的完整流程。数据准备阶段涉及数据选择、预处理和转换，以确保数据的质量和适用性。数据选择是从原始数据库中选取符合分析目标的数据子集；数据预处理是处理噪声、缺失值和重复记录；数据转换则将数据转化为适合挖掘的形式，例如通过属性约简减少无关特征。 数据挖掘过程通常使用特定的算法，如关联规则学习、聚类、分类、序列模式挖掘等。关联规则学习用于发现不同数据项之间的频繁共现关系；时序模式挖掘则关注随时间变化的行为模式。选择合适的挖掘算法要考虑数据特性以及用户需求，例如用户可能偏好易于理解的描述性知识或高度准确的预测性知识。 结果的解释和评估是数据挖掘过程中的关键步骤，包括模式的验证、简化和呈现。评估标准包括模式的有效性、新颖性、实用性和可理解性。数据挖掘的质量不仅取决于所采用的技术，还依赖于挖掘的数据质量，包括数据的完整性、一致性、及时性和准确性。 数据仓库与数据挖掘在商业环境中有着广泛的应用，例如在市场营销中发现客户行为模式，优化销售策略；在金融行业中检测欺诈行为，降低风险；在医疗保健中挖掘病患信息，提高诊断效率。通过这些技术，企业可以从海量的业务数据中提取出有价值的信息，从而做出更明智的决策，提升竞争力。因此，理解和掌握数据仓库与数据挖掘技术对于现代企业和决策者来说至关重要。