数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库和数据挖掘技术
13.1.3 数据仓库组成
1．数据源 2．数据抽取工具 3．元数据 4．访问工具 5．数据集市（Data Marts） 6．数据仓库管理 7．信息发布系统
13.1.4 数据仓库架构
1．两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种：一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的 MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。 （1）CIF架构主要包括集成转换层（I&T）、操作数据存储 （ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探索仓库 （EW）等部件。 （2）MD架构主要包括数据准备区（Staging Area）和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，主 要负责数据准备工作，是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库，数据集市可以是存在于一个数据库中， 也可以分布存储在不同数据库中。
知识要点： SQL Server登录
数据仓库 数据挖掘
13.1 数据仓库
本章导读：
管理信息系统的成功应用积累了各行各业的大量数据，基本上满足了用户对数据存储、 查询和统计的需要，但数据库容量的指数增长和对数据库应用的贫乏形成了强烈的反差， 导致了大量的数据垃圾出现，无法从中提取内在关联信息或决策支持数据，如同奈斯比 特在《大趋势》中所说“我们正在被信息所淹没，但我们却由于缺乏知识而感到饥饿”。 20世纪80年代后期出现了数据仓库思想的萌芽出发点就是解决如何从繁杂数据中提取决 策数据来支持企业领导和决策服务的数据库技术。 13.1.1数据仓库发展历程 1．开始阶段（1978-1988） 2．全企业集成（Enterprise Intergration，1988） 3．企业级数据仓库（EDW，1991） 4．数据集市（1994－1996） 5．争吵与混乱（1996-1997） 6．合并（1998－2001 7．数据仓库的现状和趋势）
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的数据分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲是必不可少的。
本文将从数据仓库与数据挖掘的基本概念、教学目标、教学内容、教学方法和评价方式五个方面，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、基本概念1.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指将各类数据按照一定的结构和规范集成到一个统一的存储空间中，以支持决策分析和业务智能的技术体系。
它具有数据集成、主题导向、面向决策支持等特点。
1.2 数据挖掘的定义与作用数据挖掘是指通过自动或者半自动的方式，从大规模数据中发现隐藏的模式、关联和规律，用于预测、分类、聚类和异常检测等任务。
它可以匡助人们更好地理解数据，提供决策支持和业务洞察。
1.3 数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库提供了数据挖掘所需的高质量、一致性和集成性数据，而数据挖掘则通过对数据仓库进行分析和挖掘，发现有价值的信息和知识。
二、教学目标2.1 知识目标学生应该掌握数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，了解数据仓库与数据挖掘在实际应用中的意义和作用。
2.2 技能目标学生应该具备数据仓库和数据挖掘的建模、设计和实施能力，能够运用相应的工具和算法进行数据分析和挖掘。
2.3 态度与价值观目标学生应该培养数据驱动决策的思维方式，注重数据的质量和准确性，提高数据分析和决策的能力。
三、教学内容3.1 数据仓库的建设与管理包括数据仓库的设计原则、数据抽取与清洗、数据集成与转换、数据加载与更新、数据仓库的查询与分析等内容。
3.2 数据挖掘的基本方法与算法包括分类与预测、聚类分析、关联规则挖掘、时序模式挖掘等数据挖掘的基本方法和常用算法。
3.3 数据挖掘的应用案例通过实际案例的分析和讨论，让学生了解数据挖掘在不同领域中的应用，如市场营销、金融风控、医疗健康等。
四、教学方法4.1 理论讲授予案例分析通过教师的讲解和案例的分析，向学生介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，培养学生的理论思维和实际应用能力。
数据仓库与数据挖掘教案
数据仓库与数据挖掘教案教案：数据仓库与数据挖掘一、教学目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和作用；2. 掌握数据仓库的设计原则和构建过程；3. 了解数据挖掘的常见技术和应用领域；4. 能够利用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
二、教学内容1. 数据仓库的概念和特点；2. 数据仓库的设计原则和构建过程；3. 数据挖掘的基本任务和流程；4. 数据挖掘的常见技术和应用案例；5. 数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用。
三、教学过程第一节：数据仓库的概念和特点（30分钟）1. 数据仓库的定义和作用；2. 数据仓库与传统数据库的区别；3. 数据仓库的特点和优势。
第二节：数据仓库的设计原则和构建过程（60分钟）1. 数据仓库的设计原则：一致性、稳定性、易用性等；2. 数据仓库的构建过程：需求分析、数据抽取、数据转换、数据加载等；3. 数据仓库的体系结构和组成要素。
第三节：数据挖掘的基本任务和流程（40分钟）1. 数据挖掘的概念和作用；2. 数据挖掘的基本任务：预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等；3. 数据挖掘的流程：数据清洗、特征选择、模型训练和评估等。
第四节：数据挖掘的常见技术和应用案例（60分钟）1. 数据挖掘的常见技术：决策树、神经网络、聚类分析、关联规则挖掘等；2. 数据挖掘在商业领域的应用案例：市场篮子分析、客户细分、欺诈检测等。
第五节：数据仓库与数据挖掘在决策支持中的应用（30分钟）1. 数据仓库与决策支持系统的关系；2. 数据仓库和数据挖掘在决策支持中的应用实例。
1. 讲授相结合的方式，通过概念讲解和实例分析，深入浅出地介绍数据仓库与数据挖掘的相关知识；2. 基于案例的学习，引导学生运用数据仓库和数据挖掘的技术进行实际问题的分析解决；3. 学生小组讨论和展示，促进学生的互动和合作。
五、教学评价1. 课堂参与度（10%）：学生积极回答问题和提出自己的见解；2. 课堂练习与作业（30%）：课堂练习和作业涵盖概念理解和应用实践；3. 课程设计项目（40%）：小组合作设计一个数据仓库与数据挖掘的实际项目，包括需求分析、数据抽取、模型建立和结果评估等环节；4. 个人报告（20%）：学生针对设计项目进行个人报告，展示理解和技术应用能力。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程介绍数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要学科，本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法，培养学生分析和处理大规模数据的能力，以及利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持的能力。
二、课程目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理。
2. 掌握数据仓库和数据挖掘的常用方法和技术。
3. 能够独立设计和实施数据仓库和数据挖掘项目。
4. 能够利用数据挖掘技术进行知识发现和决策支持。
三、教学内容和安排1. 数据仓库基础知识- 数据仓库的概念和特点- 数据仓库架构和组成- 数据仓库的设计和建模2. 数据挖掘基础知识- 数据挖掘的概念和任务- 数据挖掘的过程和方法- 数据挖掘的评估和应用3. 数据仓库与数据挖掘技术- 数据清洗和预处理- 数据集成和转换- 数据加载和存储- 数据仓库查询和分析- 数据挖掘算法和模型4. 数据挖掘应用案例- 市场营销数据分析- 社交网络分析- 金融风险预测- 医疗数据挖掘5. 实践项目在课程结束前，学生将组成小组进行一个实践项目，包括数据仓库的设计和搭建，以及数据挖掘任务的实施和结果分析。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实验和项目实践，让学生亲自操作和实施数据仓库和数据挖掘任务。
3. 讨论与交流：鼓励学生参与课堂讨论，分享自己的见解和经验，促进学生之间的交流与合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂表现、实验报告和项目成果等。
2. 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识的掌握程度。
3. 实践项目评估：评估学生在实践项目中的设计和实施能力。
六、参考教材1. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. "Data Mining: Concepts and Techniques." Morgan Kaufmann, 2011.2. Ralph Kimball, Margy Ross. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling." Wiley, 2013.七、参考资源1. 数据挖掘工具：Weka, RapidMiner, Python等。
数据仓库与数据挖掘区别
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
浅谈数据挖掘与数据仓库
的数据 。 数据 集市是为了特 定的应用 目的或应 用范围， ③ 而从
也可称为部门数据或 主题 分类是确 定数 目的， 估计是不 确定 的。（ ） ３ 聚类 ： 是对 记录分 数据 仓库 中独立 出来的一部分数据 ， 几组数据集市可以组 成一个Ｅ Ｗ Ｄ。 组。 聚类和分类 的区别是聚集不依 赖于预先定义好 的类 ， 不需 数据 。
１２数 据挖 掘的应 用价 值 ．
多种企业领域上 的战略或 战术上 的决策。 ②操作型数据库既可
又可用做 将数据加载到数 （） １ 分类 ： 首先 从数据 中选 出已经 分好 类的训练集， 在该 以被用来针对工作数据做决策支持 ， 与Ｅ ｗ ＯＳ 训练集 上运用数据挖 掘分类 的技术 ， 建立分类模 型， 于没有 据仓库 时的过 渡区域 。 Ｄ 相 比， Ｄ 是面向主题 和面向综 合 对 分类 的数据 进行分类 。（ ） ２ 估计： 与分类类似 ， 同之处在于， 不 分类 描述的是离 散型变量的输出， 而估值处理连续值的输出； 的， 易变的， 仅含有 目前的、 详细的数据， 不含有累计的、 历史 Ｉ 生
． 析 的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信 ２２数据 仓库 的类 型 数据 仓 库 的类型 根据 数 据仓 库所 管 理 的数据 类 型和 它 息、 发现 知识 。 数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、 有效和
一般 可将 数据 仓库分 为下 列 ３种 实用三个特 征。 即数据挖掘 是要发现那些不能靠直觉 发现 的信 们 所解 决 的企业 问题范 围， 类 型： 企业数据仓库 （Ｄ ）、 Ｅ Ｗ 操作型数据库 （Ｄ ） Ｏ Ｓ 和数 据集市 息或 知识， 甚至是违背直觉 的信息或 知识， 挖掘 出的信 息越 出 乎意料就可能越有价值。 而传统 的数据分析趋 势为从大型数据 （ ａ ａ Ｍ ｒ ｓ ① 企业数据仓库 为通用数 据仓库， Ｄ ｔ ａ ｔ ）。 它既含有 也含有大 量累赘 的或聚集的数据， 这些 数据 库抓取所需数据并使 用专属计 算机分析软件。 因此数据挖掘 与 大量详细 的数据 ， 具有不易改变性和面 向历史性。 此种 数据仓库被用来进行涵盖 传 统 分 析方 法 有 很 大 的不 同。
数据仓库与数据挖掘应用教程
数据仓库与数据挖掘应用教程一、数据仓库1.什么是数据仓库？数据仓库是一个集中存储所有数据的地方，它可以被组织，以便用户可以更容易地检索和分析数据。
数据仓库可以收集来自多个不同源的数据，并将其存储在一起，以便用户可以轻松访问和分析。
2.数据仓库的优势数据仓库的优势包括：（1）数据仓库可以收集多个来源的数据，使用户可以更容易地访问和分析数据。
（2）数据仓库可以提供统一的数据视图，使用户可以快速检索和分析数据。
（3）数据仓库可以支持多种类型的数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
（4）数据仓库可以支持多种数据应用，包括数据挖掘，商业智能，报告和分析等。
（5）数据仓库可以支持定制的数据应用，以满足特定业务需求。
3.数据仓库的构建数据仓库的构建包括以下几个步骤：（1）数据收集：从不同源收集数据，包括结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。
（2）数据清洗：清洗数据，以确保数据的完整性和一致性。
（3）数据集成：将来自不同源的数据集成到一个数据模型，以便更容易地进行检索和分析。
（4）数据存储：将数据存储到数据仓库中，以便用户可以轻松访问和分析数据。
二、数据挖掘1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种技术，用于从数据库中发现有用的信息，并从中提取出有用的知识。
数据挖掘通常使用机器学习技术，以发现有用的模式和规律，从而改善商业决策。
2.数据挖掘的优势数据挖掘的优势包括：（1）数据挖掘可以发现和提取有用的信息和知识，从而改善商业决策。
（2）数据挖掘可以发现隐藏的关联，从而改善客户关系管理。
（3）数据挖掘可以发现新的市场机会，从而改善市场营销。
（4）数据挖掘可以提高运营效率，从而降低成本。
（5）数据挖掘可以发现新的产品，从而改善产品开发。
3.数据挖掘的应用数据挖掘的应用包括：（1）客户关系管理：使用数据挖掘技术可以发现客户的偏好，从而改善客户关系管理。
（2）市场营销：使用数据挖掘技术可以发现新的市场机会，从而改善市场营销。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。
学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。
数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。
数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。
介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。
重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。
简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。
同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。
数据仓库与数据挖掘技术-试题答案
数据仓库与数据挖掘技术答案一、简答1.为什么需要对数据进行预处理？数据预处理主要包括哪些工作（需要对数据进行哪些方面预处理）?（1）现实世界的数据是杂乱的，数据多了什么问题会出现。
数据库极易受到噪音数据(包含错误或孤立点）、遗漏数据（有些感兴趣的属性缺少属性值或仅包含聚集数据）和不一致数据（在编码或者命名上存在差异）的侵扰，因为数据库太大，常常多达几G或更多。
进行数据预处理，提高数据质量，从而提高挖掘结果质量。
（2）数据预处理主要包括：数据清理：去除数据中的噪音、纠正不一致；数据集成：将数据由多个源合并成一致的数据存储，如数据仓库或数据方；数据交换：规范化或聚集可以改进涉及距离度量的挖掘算法精度和有效性；数据归约：通过聚集、删除冗余特征或聚类等方法来压缩数据。
数据离散化：属于数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要。
2. 什么叫有监督学习？什么叫无监督学习？） 是通过发现数据属性和类别属性之间的关联模式，并通监督学习（Supervised learning或归纳过利用这些模式来预测未知数据实例的类别属性。
监督学习又称为分类Classification。
学习Inductive Learning无监督学习（Unsupervised learning）即聚类技术。
在一些应用中，数据的类别属性是缺失的，用户希望通过浏览数据来发现其的某些内在结构。
聚类就是发现这种内在结构的技术。
3.什么是数据仓库的星形模式？它与雪花模式有何不同？雪花模式与星形模式不同在于：雪花模式的维表可能是规范化形式，以便减少冗余。
这种表易于维护，并节省存储空间，因为当维结构作为列包含在内时，大维表可能非常大。
然而，与巨大的事实表相比，这种空间的节省可以忽略。
此外，由于执行查询更多的连接操作，雪花结构可能降低浏览的性能。
这样系统的性能可能受影响。
因此，在数据仓库设计中，雪花模式不如星形模式流行。
二、写出伪代码三答：（1）所有频繁项集为：[E,K,O] [K,M] [K,Y] (2) 关联规则:[O]->[E,K] 1.0[E,O] -> [K] 1.0[K,O] -> [E] 1.01.0[M] -> [K][Y] -> [K] 1.0答：a)决策树表示一种树型结构，它由它的分来对该类型对象依靠属性进行分类。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
数据仓库与数据挖掘PPT课件
数据抽取
从源系统抽取数据，进行清洗、转换 和加载，保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况，对数据仓库的性 能进行优化，包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引，提高查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点，对数据进行分区存储，提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据，了解用户 的需求和偏好，为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息，利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品，提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据，挖掘最佳的营销策略和渠 道，提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境，用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点，能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值，及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起，形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术，数据仓库与数据 挖掘将更加智能化，能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析
数据仓库与数据挖掘技术 第一章 概述
第1章数据挖掘和数据仓库概述1.1数据挖掘引论1.1.1数据挖掘的由来1.1.2数据挖掘的定义图1-1数据挖掘的过程1. 确定业务对象2. 数据准备3. 数据挖掘4. 结果分析与知识同化1.1.3数据挖掘的功能1. 概念描述2. 关联分析3. 分类与预测4. 聚类分析5. 偏差分析1.1.4数据挖掘的常用方法1. 聚类分析2. 决策树数据仓库与数据挖掘技术3. 人工神经网络4. 粗糙集5. 关联规则挖掘6. 统计分析1.2数据仓库引论1.2.1数据仓库的产生与发展1.2.2数据仓库的定义1.2.3数据仓库与数据挖掘的联系与区别1. 数据仓库与数据挖掘的联系2. 数据仓库与数据挖掘的区别1.3数据挖掘的应用1.3.1数据挖掘的应用领域1. 金融业2. 保险业3. 科学研究4. 市场营销5. 客户关系管理6. 其他领域1.3.2数据挖掘案例1. 竞技运动中的数据挖掘2. 超市中的数据挖掘3. 站点访问量分析中的数据挖掘4. 通过数据挖掘进行个性化服务数据仓库与数据挖掘技术5. “体育精品”体育用品公司1.4常用数据挖掘工具1.4.1数据挖掘工具的种类1. 按使用方式分类2. 按数据挖掘技术分类3. 按应用范围分类1.4.2评价数据挖掘工具优劣的指标1.4.3常用数据挖掘工具1. SPSS图1-2SPSS界面2. SAS数据仓库与数据挖掘技术图1-3SAS界面3. SQL Sever 2005图1-4Microsoft SQL Server 2005数据挖掘平台界面4. Weka数据仓库与数据挖掘技术图1-5Weka界面5. MA TLAB图1-6MATLAB的界面习题11. 数据挖掘技术涉及哪些技术领域？2. 数据挖掘的源数据是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？数据仓库与数据挖掘技术3. 数据挖掘的具体功能有哪些？4. 数据挖掘技术主要包含哪几种？5. 数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？6. 数据挖掘可以应用在哪些领域？7. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？8. 举例说明数据挖掘与数据仓库的关系。
数据仓库与数据挖掘课件
数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既 保存过去的数据又保存当前的数据 数据仓库的数据是大量数据库的集成 对数据库的操作比较明确，操作数据量少。对 数据仓库操作不明确，操作数据量大
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库 是空间立体数据。
2.联机分析处理（OLAP）
OLAP的基本思想是决策者从多 方面和多角度以多维的形式来观 察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动 OLAP 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数 据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初 等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等） 进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知 识。
统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之 间是相互补充的。
综合或提炼的 代表过去的数据 不更新 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
数据仓库与数据挖掘学习要点 及答案
数据仓库与数据挖掘学习要点及答案数据仓库与数据挖掘是现代数据分析领域的重要概念。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
而数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的学习要点，并提供相应的答案。
一、数据仓库学习要点1. 数据仓库的定义和特点：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合。
它的特点包括：主题导向、集成性、稳定性、时间变化性和非易失性。
2. 数据仓库的架构：数据仓库的架构包括：数据源层、数据清洗层、集成层、存储层和应用层。
数据源层用于获取原始数据，数据清洗层用于清洗和预处理数据，集成层用于将不同数据源的数据整合起来，存储层用于存储整合后的数据，应用层用于提供数据分析和查询功能。
3. 数据仓库的设计与建模：数据仓库的设计与建模包括：确定业务需求、设计维度模型、设计事实表和维度表、选择合适的ETL工具进行数据抽取、清洗和转换。
4. 数据仓库的查询与分析：数据仓库的查询与分析包括：OLAP查询、数据切片和切块、数据钻取和数据透视等技术。
OLAP查询是一种多维查询技术，可以实现快速的数据分析和报表生成。
5. 数据仓库的维护与优化：数据仓库的维护与优化包括：数据清洗和数据更新、索引优化、查询性能优化、存储空间管理等方面。
通过定期的数据清洗和数据更新，可以保证数据仓库中的数据质量和准确性。
二、数据挖掘学习要点1. 数据挖掘的定义和任务：数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。
数据挖掘的任务包括：分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
数据清洗用于处理缺失值、异常值和噪声数据，数据集成用于整合多个数据源的数据，数据转换用于将数据转换为适合挖掘的形式，数据规约用于减少数据集的大小。
3. 分类与预测：分类是一种用于将数据划分到预定义类别中的数据挖掘任务，预测是一种用于预测未来趋势或未知值的数据挖掘任务。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的重要课程之一，旨在培养学生在大数据时代处理和分析海量数据的能力。
本课程通过理论与实践相结合的教学方式，介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术，培养学生的数据分析和决策能力。
二、课程目标1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据仓库和数据挖掘的基本方法和技术；3. 能够独立设计和构建数据仓库系统；4. 能够运用数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
三、课程内容1. 数据仓库基础1.1 数据仓库概述- 数据仓库的定义和特点- 数据仓库与传统数据库的区别1.2 数据仓库架构- 数据仓库的组成部分- 数据仓库的层次结构1.3 数据仓库建模- 维度建模与事实建模- 星型模型和雪花模型2. 数据仓库设计与实施2.1 数据仓库设计方法- 需求分析和数据模型设计- 数据抽取、转换和加载2.2 数据仓库实施技术- 数据仓库的物理存储结构- 数据仓库的查询与优化3. 数据挖掘基础3.1 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和应用领域 - 数据挖掘的主要任务和过程 3.2 数据预处理- 数据清洗、集成、转换和规约 - 数据规范化和属性选择3.3 数据挖掘算法- 分类与预测算法- 聚类与关联规则算法4. 数据挖掘应用4.1 数据挖掘在市场营销中的应用4.2 数据挖掘在金融风控中的应用4.3 数据挖掘在医疗决策中的应用四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实际案例和实验，引导学生运用数据仓库和数据挖掘技术进行数据分析和决策支持。
3. 讨论与互动：组织学生进行小组讨论和案例分析，促进学生之间的交流和合作。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 实验报告：根据实验内容和结果撰写实验报告。
3. 期末考试：对课程的理论知识进行考核。
六、参考教材1. 《数据仓库与数据挖掘导论》刘洪涛2. 《数据仓库与数据挖掘技术与应用》张荣华3. 《数据挖掘：概念与技术》周志华七、教学团队本课程由经验丰富的教师团队授课，团队成员包括数据仓库与数据挖掘领域的专家和从业者，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库和数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统。
它是一个用于支持决策制定和业务分析的关键工具。
数据挖掘则是从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程，以提供有价值的信息和知识。
数据仓库的标准格式包括以下几个关键组成部分：1. 数据源：数据仓库需要从多个数据源中收集数据。
数据源可以是关系型数据库、非关系型数据库、日志文件、传感器数据等。
数据源的选择取决于业务需求和数据的类型。
2. 数据抽取：数据仓库需要将数据从各个数据源中提取出来。
这个过程包括数据清洗、数据转换和数据加载。
数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。
数据转换是将数据转换为适合仓库存储和分析的格式。
数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中。
3. 数据存储：数据仓库需要提供高效的存储机制来存储大量的数据。
常见的存储方式包括关系型数据库、列式数据库和分布式文件系统。
选择存储方式需要考虑数据的量级、查询性能和数据安全性等因素。
4. 数据建模：数据仓库需要进行数据建模，以便支持复杂的数据分析和查询。
常见的数据建模方法包括维度建模和星型模型。
维度建模是通过定义维度和事实表来描述数据之间的关系。
星型模型是一种基于维度建模的具体实现。
5. 数据访问：数据仓库需要提供灵活的数据访问方式，以满足用户的查询和分析需求。
常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘工具和报表生成工具。
这些工具可以帮助用户通过多维分析、数据挖掘和可视化等方式获取有价值的信息。
数据挖掘的标准格式包括以下几个关键步骤：1. 问题定义：在进行数据挖掘之前，需要明确挖掘的目标和问题。
例如，预测销售额、识别欺诈行为或推荐系统等。
2. 数据收集：数据挖掘需要从数据源中收集大量的数据。
数据可以来自于内部数据库、外部数据源或公共数据集。
数据的选择和收集需要根据挖掘目标进行。
数据仓库与数据挖掘
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。
11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
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传统数据库的演化·单一数据库
传统数据的演化·抽取程序
• 因为用抽取程序能将数据从 高性能联机事务处理方式中转 移出来，所以在需要总体分析 数据时就与联机事务处理性能 不发生冲突。 当用抽取程序将数据从操作 型事务处理范围内移出时，数 据的控制方式就发生了转变。 最终用户一旦开始控制数据， 他（她）就最终“拥有”了这 些数据。
时态性（反映历史变化）
• 随时间的变化而不断增加新的数据内容 • 数据有存储期限 - 操作型：60 ~ 90天 - DSS数据：5 ~ 10年 大量综合数据与时间有关
数据集市（data marts）
• 也称部门数据或主题数据。 • 通常指较为小型化、针对特定目标且建设 成本较低的一种数据仓库。 • 分为：
授课计划
• • • • • • • • 9. 数据挖掘工具及应用：Excel 2007 10. 数据挖掘工具及应用：Sql Server 2005/2000 11. 数据挖掘工具及应用：SPSS ORACLE … 12. 知识管理与知识管理系统 13. 数据仓库设计实验 14. 数据仓库设计实验 15. 数据挖掘实验 16. 数据挖掘实验
集成性
• 数据仓库的每一个主题所对应的元数据在原有 的各分散数据库中有许多重复各不一致的地方， 且来源于不同联机系统的数据库和应用逻辑捆 绑在一起。 • 数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系 统直接得到。 - 统一元数据中有矛盾之处 - 进行数据综合和计算
不可更新性（相对稳定）
• 涉及的操作：查询 • 数据 - 相当长的时间的历史数据； - 基于不同时间的数据库快照进行统计、 综合和重组而导出的数据，不是联机数据。
学习本课的意义
• 掌握数据仓库和数据挖掘的基本原理，用信息分 析的方法进行思考问题。 • 了解一些算法的基本思想，以便今后处理特定问 题时使用。 • 帮助你了解现代企业在信息化策略中所采用的技 术手段，帮助你更深入地掌握面向经济问题开展 研究和实践的基本方向。
2、为什么要建立数据仓库？
传统数据库的演化·主文件
数据挖掘人员具备如下条件，可以提高数据挖 掘项目的实施效率，缩短项目周期：
※具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法 论 ※熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优 ※熟练掌握ETL开发工具和技术 ※熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint中 的各种统计图形技术 ※善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖 掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案
数据仓库回答的问题
• 数据仓库将为高层管理人员的科学决策提供可 靠依据。
※ 去年各个地区各个产品的销售量和销售额？ ※ 10年以来各厂商每季度的销售额占有比例的变化 情况？ ※ 如果某种产品的销售价格打9折，利润将发生怎 样的变化？ ※ 今年销售量下降的主要因素（时间、地区、部门 、商品）是什么？
抽取程序形成了“蜘蛛网”
自然演化体系结构的问题
• 与自然演化体系结构相关联的困难到底是什么 呢？问题很多，主要有： - 数据可信性 - 生产率 - 数据不一致性
数据缺乏可信性
生产率问题
生产率问题
数据不一致性
原始数据与导出数据
• 原始数据是公司每天操作运行所用的细节性数据，导 出数据是统计出来的或计算出来的满足公司管理者需 要的数据。 • 原始数据可以更新，导出数据不可以更新。原始数据 主要是当前值数据，导出数据通常为历史数据。 • 原始数据由以重复方式运行的过程操作，导出数据由 非重复地启发式地运行的程序操作。 • 操作型数据是原始的，DSS数据是导出的。原始数据 支持日常工作，导出数据则支持管理工作。
数据仓库与数据挖掘
徐晨飞
xcf7@
课程介绍
• • • • • • 32学时、考查课 24 + 8 偏重工具使用、实际应用、案例分析 总评构成：平时作业+实验作业+期末考查 课外阅读参考文献、动手操作 答疑方式：e-mail、qq、办公室。
授课计划
• • • • • • • • 1. 数据仓库与数据挖掘概述 2. 数据仓库的分析 3. 数据仓库的设计 4. 数据仓库规划与开发 5. 数据仓库工具、数据挖掘过程 6. 数据挖掘算法：分类、预测、关联 7. 数据挖掘算法：聚类、神经网络 8. 数据挖掘新技术：文本挖掘、Web挖掘、可视化 挖掘……
我们怎么分析这些数据
如何从数据的海洋中获取我 需要的知识?
导致“数据爆炸但知识贫乏”的原因
• 目前的数据库系统可以高效地实现数据的 录入、查询、统计等功能，但无法发现数 据中存在的关系和规则，无法根据现有的 数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据 背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆 炸但知识贫乏”的现象。
一、 数据仓库与数据挖掘概述
主要内容
• • • • • • • • • 1.学习数据仓库与数据挖掘有何意义？ 2.为什么要建立数据仓库？ 3.数据仓库简介 4.建立数据仓库的基本步骤是怎样的？ 5.为什么要进行数据挖掘？ 6.数据挖掘简介 7.数据挖掘的基本过程是怎样的？ 8.数据仓库与数据挖掘的关系是什么？ 9.数据挖掘的热点和主要问题
什么是数据仓库（Data Warehouse）？
• 数据仓库（DW）是一个面向主题的（Su bject Oriented）、集成的（Integrated）、 相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史 变化（Time Variant）的数据集合，用于 支持管理决策和信息的全局共享。 —— W.H.Inmon
数据挖掘都干了些什么？
汇丰银行需要对不断增长的 客户群进行分类，对每种产 品找出最有价值的客 户。。。。。。
营销费用减少了30％
信息传播的背景
• 在美国 ——广播达到5000万用户用了38年； ——电视用了13年； ——Internet拨号上网达到5000万用户仅用了4年； ——全球IP网发展速度达到每6个月翻一番，国内情 况亦然。 …… 更多数据，详见视频：《你知道吗》
划时代意义的技术
• 有人提出，对待一个跨国企业也许比对待一个国家还 要重要。在新世纪，回顾往昔，人们不禁要问：就推 动人类社会进步而言，历史上能与网络技术想比拟的 是什么技术呢？ • 有人甚至提出要把网络技术与火的发明相比拟，火的 发明区别了人和动物；各种重大科学技术的重大发现 扩展了自然人的体能、技能和智能，而网络技术则大 大提高了人的生存质量和人的素质，使人成为社会人、 全球人。 • 扩展视频：《第六感》
职业薪酬
• 就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据仓 库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也 是低端饱和，高端紧缺，在二线成熟，高端数 据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端 数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业， 至少有3年以上大型DWH和BI经验，英语读写 流利，具有项目推动能力，这样的人才年薪能 达到20万以上。
数据仓库的特点
• 面向主题 • 集成性 • 不可更新性（相对稳定） • 时态性（反映历史变化）
面向主题
• 在较高层次上对分析对象的数据进行一个 完整、一致的描述，能完整、统一管理各 个分析对象所涉及的企业各项数据以及数 据之间的联系。 — 高层次：很高的数据抽象级别
面向主题
• 一个主题领域的表来源于多个操作型应用（如：客户 主题，来源于：订单处理；应收账目；应付账目；…） - 典型的主题领域：客户；产品；交易；账目 - 主题领域以一组相关的表来具体实现 - 相关的表通过公共的键码关联起来（如：顾客标识 号：Customer ID） - 每个键码都有时间元素（从日期到日期；每月积累； 单独日期…） - 主题内数据可以存储在不同介质上（综合级，细节 级，多粒度）
要学会抛弃信息
• 人们开始考虑：“如何才能不被信息淹没，而 是从中及时发现有用的知识、提高信息利用 率？” • 面对这一挑战，数据挖掘和知识发现（ Data M ining and Knowledge Discovery）技术应运而 生，并显示出强大的生命力。
数据爆炸但知识贫乏
• 人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐 藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行 高层次的分析，以便更好地利用这些数据。 • 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的 需求，快速增长的海量数据、存放在大型和大 量数据库中，没有强有力的工具，理解这些数 据已远远超出了人的能力。
原始数据和导出数据的不同而导致的数 据分离的自然扩展过程
可用不同数据层次进行查询的不同类型
数据在从操作型环境转移到数据仓库环 境的同时进行集成
谁需要信息和知识？
数据仓库的作用
• 两个主要作用：
—— 存储经过加工处理的决策需要的数据
※ 存储数据的一种形式 ※ 加工和集成后的再存储
—— 查询和决策分析的依据
网络之后下一个技术热点是什么？
• 《纽约时报》由60年代的10~20版扩展至现在 的100~200版，最高纪录1527版。 • 《北京青年报》也已是16~40版；市场营销报 已达到100版。 • 而现实社会中，人均日阅读时间通常为30~45 分钟，只能浏览一份24版的报纸。
信息处理的难题
• 大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问 题： —— 第一是信息过量，难以消化； —— 第二是信息真假难以辨别； —— 第三是信息安全难以保证； —— 第四是信息形式不一致，难以统一处理。
※ 为数据驱动型的决策支持提供数据基础
建立数据仓库的好处
• 有形好处
改善产品库存控制 降低产品推广费 更加高效的制定决策 提供一个关于整个企业的整体构架 集中存放，方便存取，提高生产效率 减少重复数据处理和分析 提高用户对数据的应用程度 为商务流程再造提供支持
• 无形好处
知识点回顾
3、数据仓库简介
- 独立的数据集市（根据操作数据独立形成） - 非独立的数据集市（从中央数据库派生出来）