数据仓库与数据挖掘

按挖掘对象数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘网络挖掘两种各自部组分别如下数据库与数据仓库挖掘数据挖掘一般有信息收集，数据集成，数据规约，数据清理，数据变换，数据挖掘，模式评估和知识表示八个步骤

四学期开始大学英语企业数据结构交往经济法第四，第五学期开始运输学数据库的两理技术会计学经济信息，经济学组织行为学，第六学期开始创业英语运应酬线数据仓库与数据挖掘精神记忆系统软件介绍及原理结构，多媒体技术第七学期开展人工智能与专家系统计算

五是模型运行数据，雕院和知识推理达到有机的统一，有效地解决策问题，把数据仓库连接分析处理数据挖掘模型库，数据库，知识库结合起来形成决策支持系统即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级的

不纳入标准化的统一管理，也适应数据仓库本身或数据源可能的变化，使系统更便于管理与维护。在数据管理方面未来的发展。当时数据库厂商明确推出数据仓库，引起作为服务器产品与数据库服务器并驾齐驱

经过集成输入到数据仓库中，一旦数据仓库存放的数据已经超过数据仓库的数据存储期限，这些数据将从当前的数据层股中删除，因为数据仓库指进行数据查询操作，所以数据仓库管理

二要进行数据综合和计算数据。仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数就是生成，但是许多是在数据仓库内部生成的机进入数据增贵后进行综合生成的数据，仓库的数就是相对稳定的数据

数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别吸化程度越高，力度极就业小，相反，细化程度越低，力度极就业大，是分割结构相同的数据，拜分成多个数据，物理单元任何改定的数据单元属于且仅属于一个分割

数据湖可以拥有足够强的计算能力来处理和分析所有类型的数据，分析后的数据会被存储器来供用户使用数据仓库，它处理结构化的数据，将它或者是转化成多维数据或者是转化成爆表

我们再看下面的安全审计系统，用数据挖掘和数据仓库技术历史数据进行一个分析处理和追踪，实现在不同网络环境终端问题网络中，终端罪终端的监控管理必要是通过多种途径向管理发送告警或这种排采取排错措施

传统的数据仓库都是建立在关系型数据库之上的，随着大数据时代的来临，企业的业务系统越来越多，数据体量越来越大，传统数据仓库系统的架构变得越来越不堪重负，于是在大数据体系下，重新建立企业的下一代数据仓库系统

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据。仓库中一般有大量的查询操作

知识管理信息和办公自动化信息建立一个完善在线的远程查询内，外部财务报表生成柏林城在线分析商业智能数据仓库在线分析数据挖掘，企业商业智能系统包括数据输入。具体来讲，就是将人力资源系统提供的工资福利信息生产系统提供的成本信息销售分销系统提供的销售信息

并对分析使用者所使用的资源计费，如按照传统的商业智能项目模式，对已经存处在数据仓库中的数据分析与处理经常是全量数据的处理，也就是如果企业有十万用户则对十万用户的数据进行处理

同时，元数据还包含关于数据含义的商业信息，典型的元数据包括数据仓库表的结构数据，仓库表的属性，数据仓库的元数据指记录系统从记录系统到数据仓库的映射数据模型的规格说明，抽取日志和访问数据的公用例，行程序等

从原数据系统，原业物系统从数据仓库从数据应用角度，从数据管理角度，底层数据质量的一个稽查系统数据，生命周期的管理系统，原数据管理，数据调度包括数据传输，包括我们数据这块儿是怎么做切分的