数据仓库与数据挖掘基于电子商务的应用

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1、数据仓库与数据挖掘基于电子商务的应用Theapplicationofdatawarehouseanddataminingbasedonelectroniccommerce摘要：电子商务对于我们生活方式和金业的经营方式及经济的发展方式带來了巨大的改变。随着电子商务的发展和普及，电子商务的形式及运用也tl渐成熟，那么数据仓库与数据挖掘与电子商务的结合就应运而生了。本文主要介绍什么是“数据仓库与数据挖掘”，他有什么些什么功能和技术以及怎样将它运用到电子商务里面去。最后阐述他们的结合能带来什么效果。关键字：电了商务数据仓库数据挖掘Abstract:E-commerceforourwayof

2、lifeandthewayofthemodeofoperationandtheeconomicdevelopmentoftheenterprisehasbroughtthehugechange.Withthedevelopmentandpopularizationofe-commerce,e-commerceandapplicationareincreasinglymature,intheformofthedatawarehouseanddataminingandthecombinationofe-commercewasborn.Thispapermainlyintroducesw

3、hatis"thedatawarehouseanddatamining",whathehavewhatfunction,technologyandhowtoapplyitintoelectroniccommerce.Whatfinallyexpoundedtheirbindingenergyeffect.Thekeyword:TheelectroniccommerceThedatawarehouseDatamining引言：选择这个题口，首先因为自己也是电子商务专业的，对于电子商务有相当的了解和兴趣。当然，数据仓库和数据挖掘本身就是服务于类似电子商务这种需要数据整合和分析的模式里面

4、，所以本文将就它们特点來结合起來实现电子商务的更大发展。1.数据仓库与数据挖掘1.1数据仓库数据仓库就是一个川以更好地支持企业或者组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。数据仓库就是致力于从纷繁复杂、人疑沉淀的数据环境中得到冇用的决策信息，从而帮助企业更好的生存、发展和壮大。数据仓库与传统的数据库相比有如下四个特征：①数据仓库的数据是面向主题的传统的数据库是面向应川的，为每个单独的应用程序纽织数据。而数据仓库的数据是而向主题的进行组织的；而向主题性是数据仓库屮数据组织的基木原则，数据仓库的所有数据都是围绕着某一主题组织、展开的。②数据仓库的数

5、据是集成的数据仓库的数据是从原有分散的数据库、数据文件和数据段中抽収岀來的，数据來源可能既冇内部数据又冇外部数据。面向应川的数据与面向主题的数据之间差别很大。因此,在数据进入数据仓库之前，必然要进过转换、统一与综合。①数据仓库是不可更新的从操作性系统中提収的数据和外部数据源中提取的数据，在数据仓库中转换、综合并存储。数据仓库的数据主要供企业决策分析之川，不是用来进行FI常操作，一般只保存过去的数据，而且不是随着数据的变化实吋更新，数据仓库中的数据一般不再修改。②数据仓库的数据是随时间不断变化的数据仓库的数据随时间变化，数据仓库屮的数据不可更新是针对应用来说的，即数据仓库的用八进行分

6、析处理时不进行数据更新操作。数据仓库的数据追加，如何定期向数据仓库追加数据也是一个十分重要的技术。数据仓库的数据加载完成后，再向数据仓库输入数据的过程称为追加，数据追加的内容仅限于上次数据仓库输入示原来数据库屮变化了的数据。1.2•数据挖掘数据挖掘一般是指从人量的数据中通过算法搜索隐藏于其屮信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述冃标。数据挖掘的常用方法有聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘和统计分析。数据挖掘（英语：Datamining）,乂译为资料探勘、数

7、据采矿。它是数据库知识发现（英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称：KDD）屮的一个步骤。数据挖掘利用了来白如下一些领域的思想：来白统计学的抽样、佔计和假设检验；人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来口其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一•些其他领域也起到重要的支掠作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和杳询处理支持。源于高性能（并