数据仓库与数据挖掘是信息技术领域的两个重要概念，它们在企业决策支持系统中起着关键作用。数据仓库（Data Warehouse）是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有主题区域的当前、一致、可访问的历史数据环境。而数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中通过算法寻找隐藏模式的过程。
数据仓库的构建通常包括以下几个步骤：
1. 数据准备：这是整个流程的基础，包括数据集成（将分散在不同源头的数据集中起来）、数据选择（选取与业务目标相关的数据）、预分析（初步的数据清洗和转换）、数据挖掘（实际发现模式的过程）、表述（将发现的模式可视化）以及评价（评估挖掘结果的有效性和价值）。
2. 数据挖掘的核心在于利用各种算法（如人工智能、集合论、统计学等）分析数据，找出其中的模式或规则，并通过可视化工具展示出来。
3. 评价阶段至关重要，因为它需要确保挖掘出的模式不仅有意义而且有价值。这可能需要结合用户经验或者通过数据验证来完成。
4. 巩固和运用阶段则涉及到将挖掘出的知识整合进业务实践，解决知识的一致性问题，并根据新数据或新需求优化知识。
数据预处理是数据挖掘的关键环节，因为原始数据往往存在杂乱性（格式不统一）、冗余性（数据重复）、不完整性（数据丢失或不完整）等问题。数据预处理主要包括以下四个步骤：
1. 数据清洗：去除噪声和无关数据，处理重复记录，填充缺失值，以及数据类型转换。
2. 数据集成：从多个数据源中选择并整合数据，解决字段同名异义、异名同义、长度不同等问题，以及处理数据不一致。
3. 数据变换：包括格式化处理、归纳处理（处理属性值的继承关系）和多维数据组织（如数据立方体操作）。
4. 数据简化：通过属性选择和数据抽样减少数据量，同时保持对挖掘任务的代表性。
数据预处理的方法多种多样，例如基于约略集的属性约简、概念树的数据浓缩、信息论的数据泛化、统计分析的属性选取以及遗传算法等。对于空缺值处理，可以忽略、人工填写、使用常量、平均值或最可能值填充；噪声数据处理则涉及数据平滑技术（如分箱和聚类）、计算机与人工结合方法；不一致数据处理则需要数据集成和数据变换来解决单位、命名、结构和含义的不一致。
数据仓库与数据挖掘是一个复杂而系统的过程，涉及到数据的收集、清洗、转换、分析和应用等多个环节。有效实施这些步骤能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，驱动决策优化和业务增长。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
