SQL Server平台下的数据仓库与数据挖掘资源

陈志泊编写的《数据仓库与数据挖掘》是关于数据管理和分析的权威资料，涵盖了最新的技术和实用案例。本书帮助读者深入理解数据仓库和数据挖掘的关键概念，以及它们在现代企业中的应用和优势。

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

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信息技术普及后，企业运用管理信息系统处理事务与业务，积累了大量信息。为辅助管理决策，企业需要特殊工具从数据中提取知识，促进了数据环境需求和数据挖掘工具的发展。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

数据仓库与数据挖掘的本质探究 数据仓库和数据挖掘作为数据库系统中的重要概念，两者紧密相连，却又存在本质区别。 数据仓库，顾名思义，是数据的仓库，它从多个数据源收集、清洗、转换和整合数据，为用户提供统一的数据视图，以支持复杂的查询分析和决策。数据仓库的构建重点在于数据的存储和组织，目标是构建一个可靠的、高效的数据平台。 数据挖掘则侧重于从海量数据中发现隐藏的模式、关系和趋势。它利用统计学、机器学习等算法，对数据仓库中的数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息，为决策提供支持。 简而言之，数据仓库是“粮仓”，而数据挖掘则是“淘金术”。数据仓库为数据挖掘提供了丰富的数据基础，而数据挖掘则赋予了数据仓库以智慧和价值。两者相辅相成，共同推动着数据驱动型决策的发展。

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数据挖掘作为数据仓库发展的结果，依赖数据仓库提供应用基础。但建立数据仓库并非数据挖掘的必经之路，从数据仓库直接进行数据挖掘也可带来诸多优势。

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建