数据库的数据挖掘概述（一）

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将为公司创造很多潜在的利润，而这种从海量数据库中挖掘信息的技术，就称之为数据挖掘。

数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策，比如，经过对公司整个数据库系统的分析，数据挖掘工具可以回答诸如“哪个客户对我们公司的邮件推销活动最有可能作出反应，为什么”等类似的问题。有些数据挖掘工具还能够解决一些很消耗人工时间的传统问题，因为它们能够快速地浏览整个数据库，找出一些专家们不易察觉的极有用的信息。

下文将对数据挖掘的基本技术作一个简单的介绍。

数据挖掘的基础

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶
段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。现在数据挖掘技术在商业应用中已经可以马上投入使用，因为对这种技术进行支持的三种基础技术已经发展成熟，他们是：

海量数据搜集
强大的多处理器计算机
数据挖掘算法

商业数据库现在正在以一个空前的速度增长，并且数据仓库正在广泛地应用于各种行业；对计算机硬件性能越来越高的要求，也可以用现在已经成熟的并行多处理机的技术来满足；另外数据挖掘算法经过了这10多年的发展也已经成为一种成熟，稳定，且易于理解和操作的技术。

从商业数据到商业信息的进化过程中，每一步前进都是建立在上一步的基础上的。见下表。表中我们可以看到，第四步进化是革命性的，因为从用户的角度来看，这一阶段的数据库技术已经可以快速地回答商业上的很多问题了。

进化阶段商业问题支持技术产品厂家产品特点数据搜集
(60年代) “过去五年中我的总收入是多少？” 计算机、磁带和磁盘 ibm, cdc 提供历史性的、静态的数据信息数据访问
(80年代) “在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？” 关系数据库（rdbms），结构化查询语言（sql），odbc oracle、sybase、informix、ibm、microsoft 在记录级提供历史性的、动态数据信息数据仓库；决策支持
(90年代) “在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？波士顿据此可得出什么结论？” 联机分析处理（olap）、多维数据库、数据仓库 pilot、comshare、arbor、cognos、microstrategy 在各种层次上提供回溯的、动态的数据信息数据挖掘
（正在流行） “下个月波士顿的销售会怎么样？为什么？” 高级算法、多处理器计算机、海量数据库 pilot、
lockheed、ibm、sgi、其他初创公司提供预测性的信息

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