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更新時間：2025.05.10
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隨著市場競爭的加劇和信息社會需求的發展,從大量數據中提取(檢索、查詢等)用于決策和分析的信息就顯得越來越重要.通過會計數據倉庫設計、會計數據抽取、會計數據維護、會計決策需求設計、挖掘算法設計,以及挖掘操作、結果表達和解釋等,可以從海量的財務數據中發掘有用的、重要信息組合,為企業發展、領導決策等提供科學的技術支持.
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隨著計算機的不斷普及和數據庫系統的快速發展,使得信息的處理更加精確高效,同時也導致數據泛濫、信息過量現象的產生。現有的數據庫系統,無法滿足人們對數據更深層次的需求,新的數據庫應用技術數據倉庫和數據挖掘技術應運而生。本文將對數據倉庫與數據挖掘技術的含義、特點和方法進行概述,分析兩者之間的關系。
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