由上可见，数据挖掘和数据分析虽然概念上层次清晰，作用上分工明确（数据分析主要以上数理统计为主，数据挖掘主要是挖掘算法为主）。但很明显的是，数据挖掘必须借助数据分析的有关方法来挖掘出有效的，对目标应用有意义的模式和知识。或者可以说：
数据挖掘也可以是数据分析的一种！
在这样一个信息迅速膨胀的时代，数据挖掘和分析都与大量数据打交道。两者都离不开一种80年代后期兴起的一种高级数据分析技术：数据仓库和联机分析处理。
3、数据仓库。
数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。为便于决策，数据仓库中的数据围绕主题组织。
数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称作联机分析处理（olap）。
数据仓库有以下四种关键特征：
面向主题的：数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、**商、产品、和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理。
因此，数据仓库通常排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定，编码结构，属性度量等的一致性。
时变的：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构都隐式或显式地包含时间元素。
非易失的：数据仓库总是物理地分离存放数据，这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并发控制机制。
通常，它只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据访问。
4、分类及算法。
分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势**等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
分类算法主要有决策树归纳、贝叶斯分类、使用if-then规则分类、神经网络、支持向量机等。
5、聚类分析。
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势**、市场的细分等。
常用的算法有：
划分方法：k-均值算法，k-中心点算法。
层次方法：层次聚类算法、平衡迭代归约和算法、chameleon（变色龙）、
基于密度的方法：dbscan算法，optics算法，denclue算法。
基于网格的方法：sting（统计信息网格），clique
6、广泛应用。
作为一个应用驱动的领域，数据挖掘融汇来自其他一些领域的技术。这些领域包括统计学、机器学习、数据库和数据仓库系统，以及信息检索。数据挖掘研究与开发的多学科特点大大促进了数据挖掘的成功和广泛应用。
数据挖掘已经有许多成功的应用，如商务智能，web搜索，生物信息学，卫生保健信息学，金融，数字图书馆和数字**等。
7、学习总结。
数据挖掘技术已经形成很广泛的应用空间，而目前jdmp的版本也在完善当中，大多数数据挖掘开发工具涌现出来。各种相关的框架如hadoop也如雨后春笋纷纷出现。这些现象的出现，正是因为数据挖掘的发展会有越来越广泛的天空。
然而数据挖掘还是有很多需要面临并且急需解决的问题……而我们也希望其越来越深刻的研究和改进。
对于数据挖掘的学习，还是要注重算法的研究和开发。目前我还很欠缺这一块知识。包括统计学、概率论，机器学习等。数据挖掘是个繁复的过程，需要我们长此以往的研究！
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