夏庆玲

[摘 要]数据仓库和数据挖掘是数据库技术两个研究方向，数据仓库为数据挖掘提供高质量的数据，同时数据挖掘技术支持数据仓库的建设。文章重点论述了如何将数据挖掘技术应用于数据仓库的建设中，从而提高数据仓库建设的质量和效率。

[关键词]数据挖掘；数据仓库；关联规则；聚类；模式

中图分类号：TM241 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）12-0284-01

1 引言

随着信息技术的广泛应用，企业时刻都在产生和利用大量的数据，在享受数据带来信息的同时，也面临着如何处理这些日益庞大的数据的问题。为了更好地适应新技术和提高企业的竞争力，各大企业都在对自己的信息管理系统进行改造，以适应新的要求。数据仓库和数据挖掘作为数据库技术新的研究方向，在解决企业面临的问题方面发挥了较好的作用。数据仓库是面向主题的、综合的、不同时间的、稳定的数据的集合，用于支持经营管理中的决策制定过程；数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可理解的模式的高级处理过程。如何将这两种技术较好地结合起来，为企业提供信息支持成为人们关注的问题。通常数据仓库技术和数据挖掘技术的结合方式有三种：将数据挖掘技术和数据仓库的OLAP技术集成为数据仓库的前端工具；数据仓库为数据挖掘提供高效的数据库技术和高质量的数据；数据挖掘技术支持数据仓库的建设。前两种方式已有较广泛的研究，但第三种方式还很少有人涉足。……