•数据仓库概述contents•数据挖掘基础•数据仓库与数据挖掘的关系•数据仓库构建与实施•数据挖掘过程及技术•数据仓库与数据挖掘实践案例目录数据仓库定义定义目的数据仓库的目的是为企业提供集中、一致、高效的数据存储和访问机制，以支持各种数据分析和决策支持任务。数据仓库发展历程雏形起源发展数据仓库架构与组成架构组成数据挖掘定义010203数据挖掘常用算法01聚类分析02030405关联规则挖掘决策树和朴素贝回归分析叶斯分类时间序列分析数据挖掘应用场景商业智能医疗。金融能源数据仓库为数据挖掘提供数据基础数据仓库通过建立多维数据模型，支持对数据的快速查询和分析，为数据挖掘提供了高效的数据处理环境。数据挖掘优化数据仓库的决策支持数据挖掘利用数据仓库中的数据，通过算法和模型进行深入分析和挖掘，为决策提供更加准确、可靠的支持。数据挖掘可以帮助发现数据背后的关联和规律，揭示潜在价值和趋势，为数据仓库的决策支持提供优化方案。数据仓库与数据挖掘的结合应用数据仓库设计原则稳定性扩展性易用性数据仓库建模方法星型模型雪花模型数据仓库实施步骤与策略数据清洗数据存储数据源选择数据转换数据访问数据挖掘任务确定确定挖掘任务1业务理解23数据理解数据预处理与数据变换数据转换数据清洗数据归一化化模型选择与评估模型选择模型调整模型评估金融行业的数据仓库与风险管理总结词通过建立数据仓库，金融行业可以更好地进行风险管理，对客户进行更准确的信用评估，及时发现和预防潜在的金融风险。详细描述金融行业的数据仓库通常包括客户数据、交易数据、信用数据等，通过对这些数据的分析和挖掘，可以得出客户的信用评分、风险等级等指标，进而为贷款、信用卡等业务的决策提供支持。同时，通过对市场数据的分析和挖掘，可以预测市场趋势，及时调整投资策略，以降低潜在的风险。电商行业的数据挖掘与用户画像总结词详细描述医疗行业的数据仓库与病历数据分析总结词详细描述医疗行业通过建立数据仓库，可以对海量的病历数据进行有效的分析和挖掘，医疗行业的数据仓库通常包括病历数据、检验数据、药品数据等，通过对这些数据的分析和挖掘，可以得出疾病的发生率、传播趋势、治疗效果等指标，进而为疾病的预防和治疗提供有价值的参考。同时，通过对药品数据的分析，可以为新药的研发提供重要的线索和依据。VS发现疾病发生的规律和趋势，为疾病的预防和治疗提供有力的支持。
