数据仓库与数据挖掘
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库是指将企业各个业务系统中的数据进行集成、清洗、转换和存储，以支持企业决策和业务分析的一种信息系统。
数据挖掘是指通过运用统计学、人工智能和机器学习等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和规律。
本文旨在分析数据仓库及其数据挖掘在企业中的应用情况及效果。
二、数据仓库的应用1. 企业决策支持数据仓库可以提供全面、一致、准确的数据，帮助企业管理层进行决策。
通过数据仓库，管理层可以获取各个业务领域的数据指标，并进行多维度的分析和比较。
例如，企业可以通过数据仓库分析销售数据，了解产品的销售情况、市场需求和竞争对手的动态，从而制定更有效的销售策略。
2. 业务分析与优化数据仓库可以集成不同业务系统中的数据，提供全面的数据视图。
通过数据仓库，企业可以对业务进行深入分析，发现问题和机会，并进行业务流程的优化。
例如，企业可以通过数据仓库分析生产数据，找出生产过程中的瓶颈和效率低下的环节，进而优化生产流程，提高生产效率。
3. 客户关系管理数据仓库可以整合企业内外部的客户数据，提供全面的客户视图。
通过数据仓库，企业可以对客户行为进行分析，了解客户需求和偏好，从而制定更有针对性的市场推广策略和客户关系管理策略。
例如，企业可以通过数据仓库分析客户购买历史和行为模式，进行客户细分，制定个性化的营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以通过分析市场数据，发现潜在的市场机会和消费者行为模式，帮助企业制定更有效的市场营销策略。
例如，企业可以通过数据挖掘分析消费者购买历史和偏好，预测消费者的购买意愿和需求变化，从而精确推送个性化的广告和促销活动。
2. 欺诈检测数据挖掘可以通过分析大量的交易数据，发现异常模式和规律，帮助企业及时发现和预防欺诈行为。
例如，银行可以通过数据挖掘分析客户的交易行为，发现异常的交易模式，及时冻结账户并采取相应的措施，减少欺诈风险。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库与数据挖掘区别
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的两个概念。
本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、特点、应用以及相关技术等方面进行探讨，以便更好地理解和应用这两个概念。
一、数据仓库的定义和特点数据仓库是指将企业或者组织内部各个业务系统产生的分散、异构的数据集成到一个统一的数据存储中心，经过清洗、转换和整合等处理，以支持决策分析和业务智能的系统。
数据仓库的主要特点如下：1. 面向主题：数据仓库以特定的主题为中心，将相关的数据集成在一起。
这样可以方便用户进行针对性的查询和分析。
2. 集成性：数据仓库将来自不同业务系统的数据进行整合和统一，消除了数据冗余和不一致性，提高了数据的质量和准确性。
3. 非易失性：数据仓库中的数据普通是只读的，不允许直接修改。
这样可以确保数据的完整性和一致性。
4. 历史性：数据仓库保存了历史数据的变化情况，可以进行时间序列分析和趋势预测，匡助用户了解业务发展的演变过程。
二、数据挖掘的定义和特点数据挖掘是从大量的数据中自动发现潜在的、以前未知的、有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的主要特点如下：1. 高度自动化：数据挖掘是一种自动化的过程，通过计算机算法和技术来发现隐藏在数据中的模式和规律。
2. 高维数据处理：数据挖掘通常处理的是高维数据，包含大量的属性和特征。
这对算法和技术提出了更高的要求。
3. 多学科交叉：数据挖掘涉及到多个学科的知识和技术，包括统计学、机器学习、数据库等。
需要综合运用各种方法和工具。
4. 实时性和准确性：数据挖掘需要及时地从大量的数据中挖掘出有价值的信息，同时要保证挖掘结果的准确性和可靠性。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库和数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如金融、电商、医疗等。
以下是一些典型的应用场景：1. 金融风控：数据仓库可以集成各种金融数据，如交易记录、客户信息等，通过数据挖掘技术可以发现潜在的欺诈行为和风险因素，提供有效的风险控制策略。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。
学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。
数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。
数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。
介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。
重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。
简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。
同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。
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数据仓库与数据挖掘摘要数据挖掘是一新兴的技术，近年对其研究正在蓬勃开展。
本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念．做了相应的分析，同时共同探讨了两者共同发展的关系，并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。
用Data Miner作为对数据挖掘的工具，给出了应用于医院的数据仓库实例。
指出了数据挖掘技术在医疗费用管理、医疗诊断管理、医院资源管理中具有的广泛应用性，为支持医院管理者的分析决策作出了积极探索。
AbstractThe Data Mine is a burgeoning technology，the research about it is developing flourishing．In this paper，it expatiates and analyses the concepts of Data Warehouse and Data Mine Together，discussing the connections of how to expand the two technologies，and combining the two technologies with prospect．The data warehouse supports the mass data on the further handling and recycling．The paper points out the use of data mining in patient charge control，medical quality control， hospital resources allocation management． It helps the hospital to make decisions positively关键字：数据仓库；数据挖掘；医院信息系统Key words：Data Warehouse；Data Mine；Hospital information system目录1、数据仓库的概述 (1)1.1 数据仓库的特征 (1)1.2 数据仓库系统 (2)1.3 联机分析技术 (2)2、数据挖掘 (3)2.1 数据挖掘定义及实现过程 (3)2.2 数据挖掘的分类 (4)2.3 数据挖掘任务 (5)3、数据挖掘与数据仓库的联系 (6)4、数据挖掘技术在医院管理中的应用 (7)4.1 病人费用构成分析 (7)4.2 同期费用对比分析 (7)4.3 病人结构分析 (8)4.4 病人流动情况分析 (8)4.5 病人就诊时间分析 (8)4.6 成本效益分析 (8)5、总结 (9)随着信息时代的不断进步，社会正处于数据技术飞速发展的良好状态。
但是，在数据信息极度膨胀的同时，并非所有的数据都可被利用，大量的数据浪费，造成各种损失。
所以有必要将这些数据转化为有用的信息。
而传统的数据处理方法越来越不能满足使用要求，迫切需要一种从大量数据中搜索集中并去伪存真的技术。
20世纪80年代后期至今，高级数据分析——数据挖掘(Data Mining，简称DM)发展起来，是开发信息资源的一套科学方法、算法以及软件工具和环境，是集统计学、人工智能、模式识别、并行运算、机器学习、数据库等技术为一体的一个交叉性的研究领域。
1、数据仓库的概述数据仓库对不同的使用者、不同的操作范围，它有不同的意义。
被誉为数据仓库之父的W．H．Inmom将数据仓库Data Warehouse)定义为『41：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
对于数据仓库的概念可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
1.1 数据仓库的特征（1）数据是面向主题的传统的数据仓库只是单纯的数据的集中，在处理不同事务时执行不同的操作。
而现今的数据仓库是有较强主题组织性的，高层赶地将数据归类，去除无用的数据。
（2）数据的集成性因为数据的来源是多方面的，必须根据一定的规则将所有的数据进行重新构造，即数据的集成。
（3）数据的相对稳定性数据仓库中的数据是历史数据，具有一定的借鉴性，不会有大的变动。
（4）数据的不易失性（长期性）数据仓库只是物理式的、筛选式的存放数据，不会改变数据本身的性质，那么其数据结构必定包含有时问效果，这样才能更好的体现历史数据的趋势预测性。
1.2 数据仓库系统目前，数据仓库系统主要以现有的商用数据库管理系统作为数据的存储体，与传统的数据库系统不同，数据仓库系统是以面向主题的、集成的、时变的和稳定的为特点，因此在数据仓库系统的建设中，其主要内容为数据抽取与数据集成。
在数据集成过程中，由于各数据源的类型多样，包括各种类型的关系数据库管理系统、文件系统，甚至还包括来自WEB上的数据，这些数据在模式设计上也是多种多样，数据质量也千差万别，数据内容的来源也不统一，因此在数据集成过程中数据模式的设计、数据清洗和数据的转换、导人和更新方法是主要难点，目前的研究工作也主要集中在这几个方面。
在数据清洗中一个重要的问题是重复数据的发现与删除．由于数据来自不同的数据源，所以相同的数据经常会在数据仓库中出现多个复本，但由于各个数据源的数据质量有较大差别，同样的数据在录入时由于拼写错误、不一致的习惯会出现小的差别，从而被认为是不同的数据。
为了提高数据仓库中的数据的可靠性，需要将这些可能的重复数据找出来，并进行删除。
目前在重复数据的寻找方面主要采用一些标准文本相似性匹配方j去，如编辑距离、Cosine Metric等。
但这些方法无法解决语义上的相似性判定问题。
1.3 联机分析技术联机分析技术是针对数据仓库应用中广泛出现的大量的聚集操作而产生的一种新的技术，总体上讲联机分析技术可以分成两种类型，一种是基于关系数据库系统实现的联机分析系统，简称ROLAP。
其基本思想是对数据仓库中的数据模式进行合理组织，直接通过关系查询实现联机分析系统支持的下钻、上翻、分片、分块等操作。
目前各个关系数据库厂商均在它们的关系数据库管理系统的产品中提供了相应的查询手段，同时为了提高查询的性能，它们还增加了相应的索引机制；另一种基于多维模型实现联机分析，简称MOLAP。
这种方法基于多维数组实现联机分析系统，其主要研究问题如何减少存储空间，提高查询性能。
近年在这两方面均有研究论文发表。
与此同时随着OLAP系统应用的推广对基于OLAP系统的体系结构方面的研究也引起了人们的注意，Uwe rohm针对集群结构的OIAP系统研究了一个对数据的实时性敏感的中间件系统。
可在保证系统查询的正确性和一致性的同时充分发挥集群系统的性能。
ROLAP实现技术方面的研究开展了一段时间，目前提高ROLAP的执行效率的方法主要包括两个方面，一方面是采用物化视图的思想，其方法是将用户可能的查询事先计算出来。
当用户提交查询的时候，从已经计算出来的视图出发，可以较快地计算出查询结果。
这里面的主要问题是物化视图的选择和查询的实现。
另一方面是针对OLAP查询的索引结构．比较常见的是基于位图的索引和UB-tree等。
目前的研究主要集中在对现有方法的改进和新的查询优化技术方面的研究。
例如，Nikos Karayannidis等人对基于层次的簇聚方式存储的事实表进行联机的星形查询的实现技术进行了研究，提出了一整套查询过程的实现方法和优化策略，在查询访问计划的实现中充分利用了基于层次的簇聚存储方式带来的优点。
2、数据挖掘2.1 数据挖掘定义及实现过程数据挖掘就是用来发现隐含的、事先未知的、潜在的有用知识，提取的知识可以表示成概念、规律、模式等形式。
其挖掘对象不仅可以是数据库，也可以是文件系统或组织在一起的数据集合，更主要的是数据仓库。
简单的说．数据挖掘是提取或“挖掘”知识。
目前，数据挖掘是可以从统计学、数据库和机器学习等三个方面进行定义。
从统计学的角度，数据挖掘是指分析所观察的数据集以发现可信的数据间的未知关系并提供给数据拥有者可理解的、新颖的和有用的归纳数据。
从数据库的角度来看，数据挖掘是指从存储在数据库、数据仓库或其他信息仓库中的大量数据中发现有趣的知识的过程。
从机器学习的角度．数据挖掘定义为从数据中抽取隐含的、明显未知的和潜在的有用的信息。
可以理解为，数据挖掘是一个从已知数据集合中发现各种模型、概要和导出值的过程。
图l表示的是典型的数据挖掘系统的结构。
图1 典型的数据挖掘系统的结构过程表述如下：从数据库或数据仓库等资源库中收集数据，并进行信息的初步筛选；根据用户对数据信息的要求，由服务器提取并传输有用的数据；为了对已经采集到的数据进行更有效的分配，数据挖掘引擎对数据进行特征化、关联、分类等操作；然后将精确划分的数据信息进行模式评估，从而使搜索仅限制在感兴趣的模式上．通过图形用户界面，用户可以方便的与数据挖掘系统之间通信．实现对数据的使用。
2.2 数据挖掘的分类数据挖掘是一个交叉性的学科领域，涉及数据库技术、统计学理论、机器学习技术、模式识别技术、克视化理论和技术等。
由于所用的数据挖掘方法不同、所挖掘的数据类型与知识类型不同、数据挖掘应用的不同。
从而产生了大量的、各种不同类型的数据挖掘系统。
掌握数据挖掘系统的不同非类，可以帮助用户确定最适合的数据挖掘系统。
（1）根据所挖掘数据库类型的不同来分类：有关系型数据挖掘系统、对象型数据挖掘系统、对象一关系型数据挖掘系统、事务型数据挖掘系统、数据仓库的数据挖掘系统，等等。
（2）根据所挖掘的知识类型来分类：分为特征化、区分、关联、分类、聚类、孤立点分析f异常数据)和演变分析、偏差分析、相似性分析等分类。
（3）根据所采用技术的分类：有自动数据挖掘系统、证实驱动挖掘系统、发现挖掘系统和交互式数据挖掘系统。
（4）根据数据挖掘方法来分类：如面向数据库的方法、面向数据仓库的方法、机器学习方法、统计学方法、模式识别方法、神经网络方法等。
（5）根据数据挖掘应用的分类：有金融数据的数据挖掘系统、电信行业的数据挖掘系统、DNA序列数据挖掘系统、股票市场数据挖掘系统、WWW 数据挖掘系统等等，不同的应用通常需要集。
成对于该应用特别有效果的方法。
因此，普通的、全功能的数据挖掘系统并不一定适合特定领域的数据挖掘任务。
2.3 数据挖掘任务数据挖掘任务有六项，分别是：关联分析、时序模式、聚类、偏差、检测、预测。
关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。
若两个或多个数据项的取值之间重复出现并且概率很高的时候，就存在某种管理．可以建立起这些数据项的关联准则。