摘 要
本研究探讨了数据仓库与数据挖掘技术在商业智能领域的应用。随着企业数据量的激增，有效利用这些数据成为企业竞争的关键。数据仓库通过整合多个数据源的信息，构建了一个集中式、稳定的数据存储环境，为数据挖掘提供了丰富的数据基础。本研究旨在通过运用数据仓库与数据挖掘技术，提升商业智能的决策支持能力。研究方法上，我们采用了关联规则挖掘、聚类分析等数据挖掘技术，并结合数据仓库中的多维度数据进行分析。研究结果显示，通过数据挖掘技术，企业能够更准确地识别市场趋势，优化产品组合，提高客户满意度。本研究的创新点在于将数据挖掘算法与数据仓库技术相结合，实现了对海量数据的深入挖掘，为企业决策提供了科学依据。主要贡献在于揭示了数据仓库与数据挖掘技术在商业智能中的重要作用，并展示了这些技术如何帮助企业实现更精准的市场定位和更高效的运营管理。
关键词：数据仓库 数据挖掘 商业智能 决策支持
Abstract
This study explores the application of data warehouse and data mining techniques in the field of business intelligence. With the rapid surge in enterprise data volume, effective utilization of these data has become a key factor in business competition. By integrating information from multiple data sources, the data warehouse establishes a centralized and stable data storage environment, providing a rich data foundation for data mining. The aim of this research is to enhance the decision support capabilities of business intelligence through the application of data warehouse and data mining techniques. Methodologically, we employed data mining techniques such as association rule mining and cluster analysis, combined with multi-dimensional data from the data warehouse for analysis. The findings reveal that through data mining techniques, enterprises can more accurately identify market trends, optimize product portfolios, and improve customer satisfaction. The innovation of this study lies in the integration of data mining algorithms with data warehouse technology, enabling deep exploration of massive data and providing a scientific basis for enterprise decision-making. The main contribution highlights the significant role of data warehouse and data mining techniques in business intelligence, demonstrating how these technologies can assist enterprises in achieving more precise market positioning and more efficient operational management.
Keyword: Data warehouse Data mining Business intelligence Decision support
目 录
1 引言 1
2 数据仓库技术在商业智能中的应用 1
2.1 数据仓库技术概述 1
2.2 数据仓库的构建与优化策略 2
2.3 数据仓库在商业智能分析中的作用 2
2.4 数据仓库技术应用案例分析 2
3 数据挖掘技术在商业智能中的应用 3
3.1 数据挖掘技术基础 3
3.2 数据挖掘算法在商业智能中的应用 3
3.3 数据挖掘过程中的数据预处理技术 4
3.4 数据挖掘技术在市场细分与客户分析中的应用实例 4
4 数据仓库与数据挖掘技术的融合应用 5
4.1 数据仓库与数据挖掘技术的关系 5
4.2 基于数据仓库的数据挖掘流程优化 5
4.3 数据仓库与数据挖掘在决策支持系统中的应用 6
4.4 融合技术应用案例研究 6
5 结论 7
参考文献 8
致谢 9
本研究探讨了数据仓库与数据挖掘技术在商业智能领域的应用。随着企业数据量的激增，有效利用这些数据成为企业竞争的关键。数据仓库通过整合多个数据源的信息，构建了一个集中式、稳定的数据存储环境，为数据挖掘提供了丰富的数据基础。本研究旨在通过运用数据仓库与数据挖掘技术，提升商业智能的决策支持能力。研究方法上，我们采用了关联规则挖掘、聚类分析等数据挖掘技术，并结合数据仓库中的多维度数据进行分析。研究结果显示，通过数据挖掘技术，企业能够更准确地识别市场趋势，优化产品组合，提高客户满意度。本研究的创新点在于将数据挖掘算法与数据仓库技术相结合，实现了对海量数据的深入挖掘，为企业决策提供了科学依据。主要贡献在于揭示了数据仓库与数据挖掘技术在商业智能中的重要作用，并展示了这些技术如何帮助企业实现更精准的市场定位和更高效的运营管理。
关键词：数据仓库 数据挖掘 商业智能 决策支持
Abstract
This study explores the application of data warehouse and data mining techniques in the field of business intelligence. With the rapid surge in enterprise data volume, effective utilization of these data has become a key factor in business competition. By integrating information from multiple data sources, the data warehouse establishes a centralized and stable data storage environment, providing a rich data foundation for data mining. The aim of this research is to enhance the decision support capabilities of business intelligence through the application of data warehouse and data mining techniques. Methodologically, we employed data mining techniques such as association rule mining and cluster analysis, combined with multi-dimensional data from the data warehouse for analysis. The findings reveal that through data mining techniques, enterprises can more accurately identify market trends, optimize product portfolios, and improve customer satisfaction. The innovation of this study lies in the integration of data mining algorithms with data warehouse technology, enabling deep exploration of massive data and providing a scientific basis for enterprise decision-making. The main contribution highlights the significant role of data warehouse and data mining techniques in business intelligence, demonstrating how these technologies can assist enterprises in achieving more precise market positioning and more efficient operational management.
Keyword: Data warehouse Data mining Business intelligence Decision support
目 录
1 引言 1
2 数据仓库技术在商业智能中的应用 1
2.1 数据仓库技术概述 1
2.2 数据仓库的构建与优化策略 2
2.3 数据仓库在商业智能分析中的作用 2
2.4 数据仓库技术应用案例分析 2
3 数据挖掘技术在商业智能中的应用 3
3.1 数据挖掘技术基础 3
3.2 数据挖掘算法在商业智能中的应用 3
3.3 数据挖掘过程中的数据预处理技术 4
3.4 数据挖掘技术在市场细分与客户分析中的应用实例 4
4 数据仓库与数据挖掘技术的融合应用 5
4.1 数据仓库与数据挖掘技术的关系 5
4.2 基于数据仓库的数据挖掘流程优化 5
4.3 数据仓库与数据挖掘在决策支持系统中的应用 6
4.4 融合技术应用案例研究 6
5 结论 7
参考文献 8
致谢 9
