本篇文章给大家谈谈数据仓库与数据挖掘心得体会，以及数据仓库与数据挖掘结课论文对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据仓库与数据挖掘技术—特点及元数据
数据挖掘与传统的数据分析，如查询、报表、联机应用分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
基于大量数据 不是说无法发掘小数据量。实际上，大多数数据发掘算法都可以在较小的数据量上运行并取得成果。可是，一方面，过小的数据量可以经过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映实际国际的一般特征。
数据仓库的用户对数据的操作大多是数据查询或比较复杂的挖掘，一旦数据进入数据仓库以后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少。
数据仓库与数据挖掘技术—数据光滑
数据光滑技术：分箱：通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据的值。有序值分布到一些“桶”或箱中，由于分箱方法考察近邻的值，因此进行局部光滑。一般来说，宽度越大光滑效果越大。
元数据是“关于数据的数据”，是新一轮迭代开发和数据仓库维护的主要技术手册。
https：//pan.baidu.com/s/1dEUWgTKWBI5_kSzf1cpvWA 提取码：1234 《数据仓库与数据挖掘技术 》是2007年电子工业出版社出版的书籍，作者是陈京民。
数据集成：数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。
数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点
1、目的不同：数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。
2、(2)OLAP和数据挖掘的区别：OLAP与数据挖掘都是数据库或数据仓库的分析工具，是相辅相成，都是决策分析不可缺少的工具。但他们又有不同，OLAP是验证型的分析工具，而数据挖掘是预测型的工具。
3、二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
4、还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
1、我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
2、数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。
3、这中情况对企业来说是正常现象，在面对这些常见的正常现象时，关键是企业从中能学到什么，得到重要信息并加之分析，找出弊端加以改善，防止客户的再次流失CRM(Custom Relationship Management)的意思是客户关系管理。
4、访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。
5、数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。
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