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文档简介

大数据边缘数据挖掘挖掘数据仓库重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.1大数据边缘数据挖掘的定义大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，通过在数据产生源头进行数据挖掘，实现对数据的实时处理和分析，从而提高数据处理效率，降低延迟，提高数据质量。1.2大数据边缘数据挖掘的意义大数据边缘数据挖掘有助于提高数据处理速度，降低延迟，提高数据质量，为用户提供更加精准的服务。1.3大数据边缘数据挖掘的应用领域大数据边缘数据挖掘广泛应用于物联网、智能交通、智慧城市、工业自动化等领域。二、数据仓库基础知识点2.1数据仓库的定义数据仓库是一个集成的、面向主题的、非易失的、支持数据查询和分析的数据集合。2.2数据仓库的特点数据仓库具有集成性、面向主题性、非易失性、支持数据查询和分析等特点。2.3数据仓库的架构数据仓库的架构主要包括数据源、数据集成、数据存储、数据访问、数据管理等模块。三、大数据边缘数据挖掘与数据仓库的结合3.1大数据边缘数据挖掘与数据仓库的结合方式大数据边缘数据挖掘与数据仓库的结合方式主要包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据挖掘、数据展示等环节。3.2大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合的优势大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合的优势在于提高数据处理速度、降低延迟、提高数据质量，为用户提供更加精准的服务。3.3大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合的挑战大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合的挑战主要包括数据采集、数据预处理、数据存储、数据挖掘等方面的技术难题。四、大数据边缘数据挖掘关键技术4.1数据采集技术数据采集技术主要包括数据采集工具、数据采集方法、数据采集策略等。4.2数据预处理技术数据预处理技术主要包括数据清洗、数据转换、数据集成等。4.3数据存储技术数据存储技术主要包括分布式存储、云存储、边缘存储等。五、数据仓库关键技术5.1数据集成技术数据集成技术主要包括数据抽取、数据转换、数据加载等。5.2数据存储技术数据存储技术主要包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式数据库等。5.3数据查询与分析技术数据查询与分析技术主要包括SQL查询、OLAP查询、数据挖掘等。六、大数据边缘数据挖掘与数据仓库的应用案例6.1智能交通领域在智能交通领域，大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合，可以实现对交通数据的实时采集、处理和分析，为交通管理部门提供决策支持。6.2智慧城市领域在智慧城市领域，大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合，可以实现对城市运行数据的实时监控和分析，为城市管理者提供决策支持。6.3工业自动化领域在工业自动化领域，大数据边缘数据挖掘与数据仓库结合，可以实现对生产数据的实时采集、处理和分析，提高生产效率。[1]，.大数据边缘数据挖掘技术研究[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123128.[2]，赵六.数据仓库关键技术综述[J].计算机科学与应用，2019，9（1）：45

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