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数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。 为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。       数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息

数据挖掘（Data Mining，DM）是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。知识发现过

数据抽取是指从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。数据抽取的方式(一) 全量抽取　　全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数 据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。　　(二) 增量抽取　　增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新

课程简介: 第一课时：ETL 的概念，Kettle 的概念、功能、操作http://yunpan.cn/cjKnykv3fRgy3  访问密码 76c5第二课时：Kettle 资源库、参数化、运行方式(本地、远程、集群、命令行)、日志、http://yunpan.cn/cjKnJfMK5EpPz  访问密码 422a第三课时：输入步骤（表输入、文本文件输入、XML 文件