摘要： 数据仓库技术包括 数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）数据分类、聚类和数据随时间变化的特征数据挖掘：1数据清理（消除噪声和不一致的数据）2数据集成（多中数据源可以组合在一起）3数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据)4数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如通过汇总或聚集操作）5数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）6模式评估（根据某种有趣度量，识别提供知识真正有趣的模式）7知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息中的大量数据挖掘有趣的知识的过程。基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下 阅读全文