摘要：为解决多维数据模型与关系数据模型之间的双向数据系统查询、 数据清洗、 数据转换、 实现集中和分发数据的准确性与一致性等问题, 通过对概念格的相关研究, 将全局数据挖掘与局部数据挖掘相结合, 提出一种改进的基于局部信息的全局概念格的数据挖掘算法, 并将挖掘过程分解为ETL（ Extraction- Transformation - Loading） 动作, 结合 ETL处理工作流, 实现并行分布式海量数据的时序挖掘。实验证明, 该算法对增强数据加工能力具有一定的实用性。

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