数据仓库与机器学习的深度融合

18/22数据仓库与机器学习的深度融合第一部分数据仓库的结构及作用 2第二部分机器学习与数据仓库的关联 5第三部分数据仓库与机器学习融合的必要性 7第四部分融合后如何存储海量数据 9第五部分如何优化数据仓库中数据的管理 11第六部分机器学习模型在数据仓库中的应用 14第七部分数据仓库和机器学习融合的挑战 16第八部分融合后数据仓库与机器学习的发展趋势 18

第一部分数据仓库的结构及作用关键词关键要点数据仓库的概念

1.数据仓库是一种集成的、面向主题的、时间相关的、不可变的、可用于支持管理决策的数据集合。

2.数据仓库与传统的关系型数据库不同，它是一个面向主题的数据库，数据按照主题进行组织和存储，而不是按照表和列进行组织和存储。

3.数据仓库是企业级的数据管理系统，它支持企业不同部门、不同业务系统的数据共享和整合，为企业提供单一的数据视图。

数据仓库的结构

1.数据仓库通常由三个主要组件组成：数据源、数据仓库本身和数据访问工具。

2.数据源是数据仓库的数据来源，可以是关系型数据库、文件系统、XML文件、Web服务等。

3.数据仓库本身是一个集成的、面向主题的、时间相关的、不可变的、可用于支持管理决策的数据集合。

数据仓库的作用

1.数据仓库可以支持企业不同部门、不同业务系统的数据共享和整合，为企业提供单一的数据视图。

2.数据仓库可以帮助企业分析历史数据和当前数据，发现数据中的规律和趋势，为企业决策提供支持。

3.数据仓库可以帮助企业提高数据质量，确保数据的一致性和准确性。

数据仓库的应用

1.数据仓库可以应用于许多领域，包括零售、金融、制造、医疗、政府等。

2.在零售领域，数据仓库可以帮助零售商分析销售数据和客户数据，发现销售趋势和客户行为，为零售商制定营销策略提供支持。

3.在金融领域，数据仓库可以帮助银行和保险公司分析客户数据和交易数据，发现欺诈行为和风险，为银行和保险公司提供风险管理支持。

数据仓库的趋势

1.云计算的兴起正在推动数据仓库的云化发展，越来越多的企业将数据仓库部署在云平台上。

2.大数据技术的兴起正在推动数据仓库向大数据仓库发展，大数据仓库可以存储和处理海量的数据。

3.机器学习技术的兴起正在推动数据仓库向智能数据仓库发展，智能数据仓库可以利用机器学习技术分析数据并发现规律和趋势。

数据仓库的前沿

1.区块链技术的兴起正在推动数据仓库向区块链数据仓库发展，区块链数据仓库可以保证数据的安全性和不可篡改性。

2.量子计算技术的兴起正在推动数据仓库向量子数据仓库发展，量子数据仓库可以利用量子计算技术快速分析海量的数据。

3.5G技术的兴起正在推动数据仓库向实时数据仓库发展，实时数据仓库可以实时收集和处理数据，为企业提供实时的决策支持。#数据仓库的结构及作用

数据仓库的结构：

#1.数据源层：

-负责收集和获取来自各种异构数据源的数据，如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、传感器等。

-常用的数据源包括：

-关系型数据库：如MySQL、Oracle、SQLServer等。

-非关系型数据库：如MongoDB、Redis、Elasticsearch等。

-文件系统：如CSV、JSON、XML等。

-传感器：如物联网设备、医疗设备等。

#2.数据抽取、变换、加载层（ETL）：

-从数据源层提取数据，并进行必要的清洗、转换和加载到数据仓库。

-ETL过程包括：

-数据抽取：从数据源中提取数据。

-数据清洗：去除数据中的错误和不一致之处。

-数据转换：将数据转换为符合数据仓库模式的格式。

-数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库。

#3.数据存储层：

-存储数据仓库中的数据。

-常用的数据存储技术包括：

-关系型数据库：如MySQL、Oracle、SQLServer等。

-数据仓库专用数据库：如Teradata、Vertica、Greenplum等。

-Hadoop分布式文件系统（HDFS）：一种分布式文件系统，用于存储大规模的数据。

#4.数据访问层：

-为用户提供访问数据仓库数据的接口。

-常用的数据访问工具包括：

-SQL：一种结构化查询语言，用于查询和操作数据。

-BI工具：如Tableau、PowerBI、QlikView等，提供可视化和交互式的数据分析功能。

-数据挖掘工具：如SAS、SPSS、RapidMiner等，提供数据挖掘和机器学习的功能。

数据仓库的作用：

-数据整合：将来自不同数据源的数据集中到一起，形成一个统一的数据视图。

-数据清洗：去除数据中的错误和不一致之处，提高数据质量。

-数据转换：将数据转换为符合数据仓库模式的格式，便于分析和使用。

-数据存储：长期存储数据，为数据分析和决策提供支持。

-数据访问：为用户提供访问数据仓库数据的接口，便于数据分析和决策。

-数据分析：通过数据仓库中的数据进行数据分析，发现数据中的规律和洞察。

-决策支持：为决策者提供数据支持，帮助决策者做出更加明智的决策。第二部分机器学习与数据仓库的关联关键词关键要点【数据驱动的决策】:

1.机器学习通过从数据中提取洞察力帮助企业做出数据驱动的决策,而数据仓库则为机器学习模型提供高质量和可靠的数据。

2.数据仓库通过存储企业内部和外部数据有助于机器学习模型获取更全面的信息,从而做出更准确的预测和决策。

3.数据仓库可以存储不同来源、不同格式的数据,然后对其进行清洗和整理,使其更适合机器学习模型进行训练。

【机器学习模型的训练和评估】：

#数据仓库与机器学习的深度融合

机器学习与数据仓库的关联

数据仓库和机器学习都是信息技术领域的重要研究热点，二者之间存在着紧密的联系。机器学习可以为数据仓库提供强大而灵活的数据分析工具来对数据进行挖掘和分析，帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。反之，数据仓库则可以为机器学习提供可靠、高质量的数据源。这种双向互动的关系使得两者的合作产生了巨大的价值。

一、机器学习为数据仓库提供先进的分析工具

机器学习算法可以帮助数据仓库实现更加准确和高效的数据分析，主要体现在以下几个方面：

1.数据预处理：机器学习算法可以自动处理缺失值、异常值和数据转换等问题，为数据仓库提供高质量的训练数据。

2.特征提取：机器学习算法可以自动从数据中提取重要特征，简化数据分析过程，提高分析效率和准确性。

3.模型训练：机器学习算法可以根据训练数据自动训练出各种数据分析模型，这些模型可以用于预测、分类、聚类等各种数据分析任务。

4.模型评估：机器学习算法可以自动评估模型的性能，帮助数据仓库选择最佳的分析模型。

二、数据仓库为机器学习提供高质量的数据源

数据仓库可以为机器学习提供高质量的数据源，主要体现在以下几个方面：

1.数据集成：数据仓库可以将来自不同数据源的数据集成到一个统一的平台上，为机器学习算法提供一致、统一的数据源。

2.数据清洗：数据仓库可以对数据进行清洗，消除数据中的噪声、重复和不一致等问题，为机器学习算法提供高质量的训练数据。

3.数据转换：数据仓库可以将数据转换为机器学习算法所需要的格式，简化机器学习算法的开发和部署过程。

4.数据更新：数据仓库可以定期更新数据，确保机器学习算法使用最新的数据进行分析，提高分析的准确性和时效性。

总之，机器学习和数据仓库是信息技术领域的两大重要技术，二者之间存在着紧密的联系。机器学习可以为数据仓库提供先进的分析工具，帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。反之，数据仓库则可以为机器学习提供高质量的数据源。这种双向互动的关系使得两者的合作产生了巨大的价值。第三部分数据仓库与机器学习融合的必要性关键词关键要点【数据仓库与机器学习融合的必要性】：

1.数据仓库为机器学习提供源源不断的数据支持。数据仓库收集和存储了大量的数据，为机器学习算法提供了丰富的训练和测试数据，确保了机器学习模型的精度和可靠性。

2.数据仓库提供数据预处理和转换功能，机器学习可以直接利用数据仓库处理后的数据，节省了机器学习工程开发的数据清洗和预处理过程，提升了机器学习项目的开发效率。

3.利用数据仓库统一管理数据，为机器学习提供了可扩展的数据访问和管理平台，便于数据科学家和机器学习工程师高效地访问和处理数据，而且使多个应用程序共享数据更加容易。

【机器学习为数据仓库带来新价值】：

数据仓库与机器学习融合的必要性

1.海量数据驱动机器学习的发展

随着互联网的飞速发展，产生了大量的数据，这些数据包含了丰富的知识和信息。这些数据对于机器学习算法来说是宝贵的资源，机器学习算法可以通过这些数据进行训练，从而提高算法的性能。

2.机器学习技术提升数据仓库的价值

数据仓库是企业的重要资产，它存储了企业的重要数据，这些数据对企业决策非常有价值。机器学习技术可以帮助企业从数据仓库中挖掘出更多的价值，例如，机器学习技术可以帮助企业进行客户分析、产品推荐、风险管理等。

3.数据仓库为机器学习提供训练数据

机器学习算法需要大量的数据来进行训练，数据仓库可以为机器学习算法提供高质量的训练数据。数据仓库中的数据经过清洗、脱敏和标准化等处理，这些数据可以保证机器学习算法的训练效果。

4.机器学习技术提升数据仓库的管理效率

数据仓库的管理是一项复杂而繁琐的任务，机器学习技术可以帮助企业提高数据仓库的管理效率。例如，机器学习技术可以帮助企业自动发现数据仓库中的错误、自动生成数据仓库的统计信息等。

5.数据仓库与机器学习的融合是企业数字化转型的必然趋势

企业数字化转型是企业发展的大势所趋，数据仓库与机器学习的融合是企业数字化转型的重要组成部分。企业通过将数据仓库与机器学习技术整合起来，可以实现数据驱动的决策，从而提高企业的竞争力。

6.数据仓库与机器学习的融合是未来发展的方向

数据仓库与机器学习的融合是未来发展的方向，数据仓库与机器学习的融合将对企业产生深远的影响。企业通过将数据仓库与机器学习技术整合起来，可以实现数据驱动的决策，从而提高企业的竞争力。第四部分融合后如何存储海量数据关键词关键要点【数据湖存储】：

1.利用分布式文件系统，如HDFS或AWSS3，来存储海量的数据，并支持多种数据格式，如CSV、JSON、Parquet等。

2.利用数据湖存储的元数据服务，对数据进行组织和管理，使得数据可以被快速和有效地检索到。

3.利用数据湖存储的数据生命周期管理功能，对数据进行分层和删除，以节省存储成本。

【列式存储】：

融合后存储海量数据

1.分布式存储

分布式存储是指将数据分散存储在多个物理存储设备上，并在逻辑上统一管理，以实现高性能、高可靠性和高可扩展性。对于海量数据，分布式存储是必不可少的。常见的分布式存储系统包括：

*Hadoop分布式文件系统（HDFS）：HDFS是ApacheHadoop项目中的一个分布式文件系统，用于存储大规模数据。HDFS将数据分成块，并将其存储在多个节点上。HDFS的特点是高容错性和高吞吐量。

*谷歌文件系统（GFS）：GFS是谷歌开发的分布式文件系统，用于存储谷歌的海量数据。GFS与HDFS类似，但它提供了更强的可靠性和更高的性能。

*Ceph：Ceph是一个开源的分布式存储系统，它提供了块存储、对象存储和文件存储等多种存储服务。Ceph的特点是高可扩展性、高可靠性和高性能。

2.数据压缩

数据压缩是指通过减少数据中的冗余信息，从而减少数据的存储空间。对于海量数据，数据压缩是必不可少的。常见的数据压缩算法包括：

*无损压缩算法：无损压缩算法可以将数据压缩到更小的存储空间中，但不能保证数据的完整性。常见的无损压缩算法包括LZ77、LZW和Huffman编码。

*有损压缩算法：有损压缩算法可以将数据压缩到更小的存储空间中，但会导致数据的失真。常见的无损压缩算法包括JPEG、MPEG和MP3。

3.数据分片

数据分片是指将数据分成多个更小的块，并将其存储在不同的存储设备上。数据分片可以提高数据的并行访问性能，并可以简化数据管理。常见的数据分片方法包括：

*水平分片：水平分片是指将数据按照不同的行进行分片。例如，可以将一个包含1000行数据的表按照行号分成10个分片，每个分片包含100行数据。

*垂直分片：垂直分片是指将数据按照不同的列进行分片。例如，可以将一个包含1000行10列数据的表按照列号分成10个分片，每个分片包含1000行1列数据。

4.数据冗余

数据冗余是指在多个存储设备上存储相同的数据。数据冗余可以提高数据的可靠性，并可以减少数据丢失的风险。常见的数据冗余方法包括：

*副本冗余：副本冗余是指在不同的存储设备上存储相同的数据的多个副本。例如，可以在3个存储设备上存储数据的3个副本。

*奇偶校验冗余：奇偶校验冗余是指在不同的存储设备上存储相同数据的奇偶校验值。例如，可以在3个存储设备上存储数据的奇偶校验值，如果其中一个存储设备发生故障，则可以通过其余的存储设备重建丢失的数据。

5.数据备份

数据备份是指将数据定期复制到其他存储设备上，以便在发生数据丢失或损坏时能够恢复数据。数据备份是数据保护的重要手段，对于海量数据来说尤为重要。常见的数据备份方法包括：

*全量备份：全量备份是指将所有数据都复制到其他存储设备上。全量备份是最彻底的数据备份方法，但它也需要花费最长的时间。

*增量备份：增量备份是指只将上次备份之后发生变化的数据复制到其他存储设备上。增量备份比全量备份更快，但它需要维护备份链，以便能够恢复数据。

*差分备份：差分备份是指只将上次全量备份之后发生变化的数据复制到其他存储设备上。差分备份比增量备份更快，但它也需要维护备份链，以便能够恢复数据。第五部分如何优化数据仓库中数据的管理关键词关键要点【数据源管理】：

1.数据标准化：对数据进行建模和规范，确保数据的一致性和准确性，保证数据能够被机器学习算法有效地使用。

2.数据集成：将来自不同来源的数据集进行集成和合并，以便于机器学习算法对数据进行统一分析和处理。

3.数据清洗：对数据进行清洗和预处理，消除异常值、错误值等噪声数据，保证数据质量。

【数据存储与索引】：

一、数据标准化与规范化

1.数据定义和标准：明确含义和格式的标准，确保数据的一致性、准确性和可理解性。

2.数据字典：建立数据元信息存储库，帮助维护和管理数据标准，确保数据字典的准确性、及时性。

二、数据治理与质量管理

1.数据治理：建立数据治理框架和流程，确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。

2.数据质量管理：制定数据质量管理策略和流程，包括数据质量评估、监控、修复和改进。

三、数据集成与数据湖管理

1.数据集成：集中不同来源和格式的数据，使其可用于数据分析和机器学习。

2.数据湖管理：对数据湖进行管理，包括数据治理、数据质量、数据安全和数据服务。

四、数据安全与隐私保护

1.数据安全：建立数据安全框架，包括数据加密、访问控制、权限管理和数据审计。

2.数据隐私保护：遵守相关数据隐私法规和标准，保护个人数据隐私。

五、数据生命周期管理

1.数据生命周期定义：明确数据从创建到销毁的各个阶段，以及每个阶段的处理流程。

2.数据生命周期管理：对数据生命周期各个阶段进行管理，包括数据备份、数据归档和数据销毁。

六、数据压缩与存储优化

1.数据压缩：采用数据压缩技术，减少数据存储空间，提高数据传输和处理效率。

2.存储优化：优化存储系统，包括磁盘布局、索引设计和数据分布，提高数据查询和检索效率。

七、数据分发与复制

1.数据分发：将数据复制或分发到多个节点或服务器，提高数据访问速度和可靠性。

2.数据复制：为数据创建副本，确保数据的冗余和可用性，防止数据丢失或损坏。

八、数据索引与优化

1.数据索引：创建索引来加速数据查询和检索，提高数据访问效率。

2.数据优化：调整数据结构、索引和查询计划，优化数据查询性能。

九、数据监控与性能分析

1.数据监控：对数据仓库进行监控，包括性能、容量和可用性监控，确保数据仓库的稳定性和可用性。

2.性能分析：分析数据仓库的性能瓶颈，并进行优化以提高性能。

十、数据备份与灾难恢复

1.数据备份：定期备份数据仓库中的数据，以防止数据丢失或损坏。

2.灾难恢复：制定数据仓库的灾难恢复计划，确保在灾难发生时能够快速恢复数据和系统。第六部分机器学习模型在数据仓库中的应用关键词关键要点【机器学习模型应用于数据仓库中的协同过滤】：

1.机器学习模型在协同过滤中的作用主要在于根据用户行为数据进行推荐，如推荐系统中基于用户行为的推荐、基于物品属性的推荐、基于用户和物品交互的推荐等。

2.机器学习模型在协同过滤中的主要优点在于能够挖掘用户行为数据中的潜在特征，并据此进行个性化推荐，提高推荐的准确性和有效性。

3.机器学习模型在协同过滤中的主要难点在于如何处理大规模数据，如何挖掘出有价值的特征，以及如何设计合理的推荐算法。

【机器学习模型应用于数据仓库中的异常检测】：

机器学习模型在数据仓库中的应用：洞察数据、优化决策

随着数据量的持续增长和企业对数据决策需求的不断提高，数据仓库和机器学习已经成为企业数据分析和决策的重要工具。机器学习模型与数据仓库的深度融合，可以帮助企业更好地洞察数据、优化决策，在激烈的市场竞争中获得显著优势。

#1.预测分析

机器学习模型可以利用数据仓库中的历史数据，构建预测模型，对未来的数据或事件进行预测。例如，零售企业可以通过分析销售数据，预测产品的需求，进而优化库存管理。

#2.客户洞察

机器学习模型可挖掘数据仓库中的客户行为数据，识别客户的兴趣、偏好和购买模式，从而为企业提供更加个性化的客户服务和营销活动。例如，电商企业可以通过分析客户的浏览历史、购买记录和评价，为他们推荐感兴趣的产品和服务。

#3.风险管理

机器学习模型能够帮助企业识别和评估数据仓库中的风险因素，从而降低企业的风险敞口。例如，银行可以通过分析客户的信用历史、收入水平和还款能力，评估客户的信用风险。

#4.异常检测

机器学习模型可以检测数据仓库中的异常数据，帮助企业及时发现异常情况并采取相应的措施。例如，制造企业可以通过分析生产数据，检测是否存在异常的生产过程或产品质量问题。

#5.数据质量改进

机器学习模型可以帮助企业识别数据仓库中的数据质量问题，并对其进行修复或删除。例如，数据仓库管理员可以通过分析数据的一致性、完整性和准确性，识别数据质量问题并采取相应的措施。

#6.数据集成

机器学习模型可以帮助企业集成不同来源的数据，为企业提供全面的数据视图。例如，企业可以通过分析来自多个渠道的数据，整合客户信息、产品信息和销售信息，以便更好地了解客户行为和市场趋势。

#结论

总之，机器学习模型在数据仓库中的应用具有广泛的应用场景和潜在优势。通过将机器学习模型与数据仓库相结合，企业可以更加深入地洞察数据，优化决策，从而提高运营效率、降低风险并获得更大的竞争优势。第七部分数据仓库和机器学习融合的挑战关键词关键要点【数据融合与质量】：

1.数据融合与质量：数据仓库和机器学习系统需要集成和处理来自不同来源的数据。数据融合和质量对于确保数据一致性和准确性至关重要。

2.数据格式和标准：不同的数据来源可能有不同的格式和标准。将数据转换为统一格式并确保数据质量对于确保机器学习模型的准确性和可解释性至关重要。

【数据准备和预处理】：

一、数据仓库和机器学习融合的挑战

1、数据准备和清理：

数据准备和清理是融合数据仓库和机器学习面临的首要挑战。机器学习算法需要高质量、格式一致的数据才能有效训练和运行。数据仓库中的数据通常存在格式不一致、缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理才能满足机器学习模型的要求。

2、数据集成和融合：

数据仓库是企业各种数据源的集合，其数据来源复杂多样。而机器学习算法通常要求数据具有统一的格式和结构。因此，需要对数据仓库中的数据进行集成和融合，以确保其满足机器学习模型的要求。

3、数据安全和隐私：

数据仓库中的数据通常包含敏感信息，因此在融合数据仓库和机器学习时，必须确保数据安全和隐私。需要使用加密、访问控制等技术来保护数据，防止未经授权的访问和使用。

4、模型选择和调优：

机器学习算法种类繁多，在融合数据仓库和机器学习时，需要选择合适的算法并进行调优，以确保模型的准确性和鲁棒性。模型的选择和调优是一个复杂的迭代过程，需要经验丰富的机器学习专家参与。

5、模型解释和可解释性：

融合数据仓库和机器学习后，如何解释模型的预测结果是一个重要挑战。机器学习模型通常是黑箱式的，其预测结果难以理解和解释。这给模型的可靠性、可信度和可解释性带来了挑战。

6、模型部署和维护：

融合数据仓库和机器学习后，需要将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，并在生产环境中对模型进行维护和监控。这包括模型的更新、评估和调整，以确保模型的精度和鲁棒性。

7、实时数据处理：

融合数据仓库和机器学习时，需要考虑实时数据处理的问题。数据仓库中的数据通常是历史数据，而机器学习算法需要处理实时数据。需要使用流式数据处理技术来处理实时数据，并将其整合到数据仓库中。

8、资源和成本：

融合数据仓库和机器学习需要大量的资源和成本，包括计算资源、存储资源和专业人员的投入。企业需要评估其资源和成本承受能力，以确定是否能够成功实施数据仓库和机器学习融合项目。第八部分融合后数据仓库与机器学习的发展趋势关键词关键要点融合数据治理与数据质量保证

1.应用机器学习和人工智能技术，有助于实现数据治理过程的自动化和智能化，简化数据管理任务，提升数据管理效率。

2.通过机器学习算法，可以从大量数据中提取特征并建立模型，对数据质量进行自动检查和评估，帮助数据管理者发现数据中的异常和错误，提高数据质量。

3.借助机器学习技术，可以实现数据质量的预测和预警，帮助数据管理者提前发现并解决潜在的数据质量问题，确保数据的可靠性和一致性。

增强数据安全与隐私保护

1.将机器学习技术应用于数据安全领域，有助于实现数据加密、数据脱敏、数据访问控制和数据审计等安全措施的自动化和智能化，增强数据保护能力。

2.通过机器学习算法，可以分析用户行为、访问模式和数据流向，帮助安全管理者发现异常活动和安全威胁，及时采取措施应对安全事件，提高数据安全水平。

3.利用机器学习技术，可以开发数据隐私保护模型，实现数据的匿名化、去标识化和差分隐私等隐私保护技术，在保护数据隐私的同时，依然能够进行数据分析和挖掘。

优化数据存储与管理

1.利用机器学习算法，可以对数据进行智能压缩和存储，减少数据存储空间，降低存储成本，同时保证数据的完整性和可用性。

2.通过机器学习技术，可以优化数据布局和索引策略，提高数据查询性能，缩短查询时间，满足实时数据分析和业务决策的需求。

3.运用机器学习算法，可以实现数据生命周期管理的自动化和智能化，帮助数据管理者对数据进行分类、分级和归档，有效管理数据资产。

拓展数据分析与挖掘

1.将机器学习技术应用于数据分析领域，有助于实现数据探索、数据挖掘和数据预测等分析任务的自动化和智能化，提高数据分析效率和洞察能力。

2.通过机器学习算法，可以从大量数据中提取有价值的信息和知识，帮助分析师发现数据中的隐藏模式、关联关系和趋势，挖掘数据背后的规律和洞察。

3.利用机器学习技术，可以开发预测模型和决策模型，辅助决策者进行决策，提高决策的准确性和有效性。

提升数据服务与应用

1.将机器学习技术应用于数据服务领域，有助于实现数据集成、数据交换和数据共享等服务任务的自动化和智能化，提高数据服务的效率和可靠性。

2.通过机器学习算法，可以对数据进行智能推荐和个性化服务，帮助用户快速找到所需的数据和信息，提升用户体验。

3.利用机器学习技术，可以开发数据可视化工具和数据分析平台，帮助用户直观地探索数据、分析数据和理解数据，便于用户做出数据驱动的决策。

探索前沿技术与应用

1.将机器学习技术与云计算、大数据、物联网和区块链等前沿技术相结合，实现数据仓库与机器学习的深度融合，拓展数据分析和挖掘的应用场景。

2.探索机器学习在数据仓库