数据挖掘和数据仓库数据挖掘和数据仓库数据仓库
数据挖掘和数据仓库数据挖掘概念基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化的分析原有数据，进行归纳推理，从数据仓库中提取可信的、新颖的、有效的、人们感兴趣的、别人能理解的知识的高级处理过程。模式分类：预测性模式或描述性模式实际应用中可细分为：关联模式、分类模式、聚类模式、序列模式目的提高市场的决策能力，检测异常模式，在过去经验的基础上预言未来的趋势。在数据库中找规律步骤：数据准备数据集成数据选择预分析挖掘过程：数据的选择：选择相关的数据数据的精华 ：消除噪音、
