数据仓库与数据挖掘.第1章ppt课件.ppt

数据仓库与数据挖掘是现代信息处理领域的重要组成部分，其涉及的范围广泛，包括数据处理、存储、分析及应用等多个方面。本章课件对数据仓库和数据挖掘的概念进行了概述，同时对二者的起源、发展及其在实际应用中的情况进行介绍。 数据仓库概念的提出，是为了满足企业对大量历史数据进行有效管理和分析的需求，它不同于传统的事务型数据库，更侧重于决策支持和趋势分析。数据仓库的发展始于1990年代，随着技术的进步和企业需求的增加，数据仓库在结构、功能及应用上都经历了显著的演变。例如，数据仓库从最初的客户/服务器结构，逐步演变为分布式对象结构，并出现了多种解决方案和产品，比如IBM的DB2 UDB及其OLAP Server，Informix的IDS，微软的SQL Server，Sybase的IQ以及Oracle的数据仓库构建产品包等。 在我国，数据仓库虽然起步较晚，但随着计算机技术特别是分布式技术的发展，数据仓库应用的前景被看好。然而，目前我国数据仓库应用还存在诸多问题，包括缺乏统一标准、数据库系统不健全、复合型人才稀缺、前端工具不足等，这些问题的存在制约了数据仓库在我国的发展。 数据仓库的一个重要应用是在线分析处理（OLAP），它能够处理大量历史数据，支持复杂的查询，并协助决策者进行趋势分析和问题判断。而数据挖掘则是数据仓库中的一个关键环节，它涉及从大量数据中寻找模式、关联、趋势等有价值信息的过程。数据挖掘的应用可以极大地提升企业的竞争力，尤其在信贷风险管理、电子商务、移动通信等领域有着广泛的应用前景。 此外，数据仓库与传统的事务型数据库处理存在本质的区别。事务型处理主要是对数据库进行在线操作处理，它涉及数据的增加、删除、修改以及简单查询等操作，且这些操作具有高度的时效性和准确性要求。而分析型处理则用于管理人员的决策分析，更多地关注历史数据的综合分析，其操作需求通常事先不明确，且其生命周期与事务型处理的生命周期完全不一样，对性能的要求也相对宽松。 总体而言，数据仓库与数据挖掘的应用是现代企业信息化发展的必然趋势，它有助于提高企业的数据处理能力和决策效率。尽管当前还存在不少困难和挑战，但随着技术的不断进步和应用的深入，数据仓库和数据挖掘的应用将会得到更广泛的认可和推广。随着相关领域知识的普及和技术的不断革新，数据仓库与数据挖掘必将在各行业中发挥更加重要的作用。