摘要: 数据管理解决的问题:传统的数据库可以告诉我们“发生了什么”,而数据仓库和数据挖掘分析系统可以告诉我们“为什么发生”和“下一步该如何做”。在规划初期,将面临两种选择,需要处理的数据粱比较少或者不知道那些数据是重要的(可能都是重要的),而且决策目标明确(例如:选择最佳的媒体进行广告投放或者选择最佳的方式和地区做推广)时,可以借助于运筹学模型或统计方法进行规划设计(以往常常是根据经验),主要在事务型数据库中完成。当数据量巨大或决策目标不明确时,只能借助高效的数据挖掘。数据挖掘的目的是从存储于大型数据库或数据仓库的数据之中发现某些重大的,有价值的知识,挖掘算法主要有:关联挖掘,分类挖掘,聚类分析,特征 阅读全文
posted @ 2008-03-26 01:01 hibernate3例子 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑