数据仓库与数据挖掘技术-第4章：信息分析的基本技术
数据仓库与数据挖掘技术
2．与数据仓库相关 的几个概念
数据（data）是一组表 示数量、行动和目标的 非随机的可以鉴别的符 号,是对客观事物记录下 来的，可以鉴别的符号。 这些符号包括数字、字 符、文字、图形、图像、 声音。
• 操作数据
• 原子数据
• 汇总数据
• 特定查询响应
查询响应 汇总数据 原子数据 操作数据
数据仓库环境
2．数据挖掘的背景
（1）数据挖掘的商业背景 （2）数据挖掘的技术背景 （3）数据挖掘的社会背景
3．数据挖掘对企业的影响
零售 业
保险 业
业务问题 解决方案
获得的收 益
业务问题 解决方案
获得收益
增加对直接信函（direct mail）的响应率 销售人员通过数据挖掘建立的预测模型以了解哪些人最有可能
• 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组 织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓 库是为了更加便利地使用数据进行决策；最后，数据仓库为最终用户提供 了可用来存取数据的工具。
数据仓库的定义
综合对数据仓库的各种理解以及其特征， 我们可以定义: 数据仓库是一种为信息分析提供了良 好的基础并支持管理决策活动的分析环境， 是面向主题的、集成的、稳定的、不可更 新的、随时间变化的、分层次的多维的集 成数据集合。
金融分析员通过数据挖掘建立预测模型以识别出历史上曾引起 过市场被动的因素所具有的模式
由于投资更加准确而增加了收入
1.2.2 什么是数据挖掘
1．数据挖掘概念
定义1 G.Piatetsky Shapior,W.J.Frawley等定义数据挖掘为从数据库的大 量数据中揭示出隐含的、先前未知的、潜在有用的信息的非平凡过程。
第4章习题与解答
第4章数据库和数据仓库4.1本章知识框架与学习要求数据库技术是数据管理的最新技术，是计算机科学的重要分支。
它已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。
数据库已经成为人们存储数据、管理信息、共享资源的最先进最常用的技术。
认识和掌握有关的数据库技术对学好本课程具有重要作用。
本章主要介绍了数据库技术的相关概念包括数据的组织层次、数据模型、信息模型、关系规范化等，以及数据库的设计方法，数据库仓库和数据挖掘的概念。
4.1.1 知识框架与学习要求一、数据的描述与组织（掌握）（一）三个世界1．现实世界2．信息世界3．计算机世界（二）数据组织的层次1．数据项（字段）2．记录３．数据文件４．数据库二、数据库管理技术（一）数据管理的发展（了解）1.简单应用阶段2.文件系统阶段3.数据库系统阶段（二）数据库管理系统（掌握）1．数据库系统（DBS）2．数据库管理系统（DBMS）（1）数据库的定义功能（2）数据库的操作功能（3）数据库的保护功能（4）数据库的维护功能（5）数据的存储管理三、数据模型（掌握）（一）信息模型（概念模型）1．信息模型的要素2．两个实体集之间联系的分类３．实体联系模型（E-R模型）（二）数据模型1．数据模型的三要素2．数据模型与信息模型的关系3.三种主要的数据模型（１）层次模型（Hierarchical Model）（２）网状模型（Network Model）（３）关系模型（Relational Model）（三）概念模型向关系模型的转换（四）关系的规范化1．第一范式（1NF）2．第二范式（2NF）3．第三范式（3NF）五、数据库设计（掌握）（一）数据库设计方法简述（二）数据库设计步骤六、数据仓库和数据挖掘（了解）（一）数据仓库1.数据仓库的概念2.数据仓库和数据库的区别3.数据仓库的特性4.数据仓库的基本结构5.数据仓库工具的组成（二）数据挖掘1.数据挖掘的概念2.数据仓库与数据挖掘的关系4.1.2 学习重点本章重点掌握以下几方面的内容：１．三个世界即现实世界、信息世界、计算机世界的特点及区别与联系；2.人工管理阶段、文件系统阶段及数据库系统阶段应用程序与数据关系的区别；3．数据库管理系统功能4．信息（概念）模型的要素、E-R模型的绘制方法；5．数据模型的三要素、数据模型与信息模型的关系、关系模型；6．概念模型向关系模型的转换；7．数据库设计方法和步骤4.2 教材习题与解答4.2.1 习题一、名词解释1.数据库2.记录3.DBMS4.DBS5.概念模式6.数据模型7.概念模型8.键或码9.数据操作10.1NF 11. 2NF 12.3NF 13.关系14.关系模式15.数据仓库16.数据挖掘二、简答题1. 数据库系统组织数据的特点是什么?2. 数据库系统与文件系统的区别是什么?3. 数据管理经历了哪几个阶段?各个阶段的特点是什么?4. 数据模型的三要素是什么？5. 数据库管理系统的主要功能是什么？6. 信息模型的要素有哪些？7. 试述概念模式在数据库中的重要地位。
数据库的数据分析与挖掘
数据库的数据分析与挖掘数据分析和挖掘是现代信息技术发展的重要组成部分，而数据库作为数据存储和管理的核心工具，在数据分析与挖掘中起着至关重要的作用。
本文将介绍数据库的数据分析与挖掘的基本概念、方法以及应用。
一、数据分析与挖掘的概念数据分析与挖掘是从大规模数据中提取有价值的信息、知识和模式的过程。
它旨在通过使用统计分析、机器学习、数据可视化等技术，揭示数据背后的规律和关联，以支持决策和预测。
二、数据库的数据分析与挖掘方法1. 数据预处理数据预处理是数据分析与挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
清洗和集成可以处理数据中的噪声和冗余，变换可以将数据转换为适合分析和挖掘的形式，规约可以降低数据维度和复杂度。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域的数据分析方法。
通过挖掘数据集中项集之间的频繁关联规则，可以发现项集之间的关联性和依赖关系，从而支持决策和预测。
3. 分类与聚类分类与聚类是数据挖掘中常用的方法之一。
分类是根据已有的标记数据建立分类模型，用于预测未知数据的类别；聚类是将相似的数据样本分组到一起，形成簇，从而揭示数据中的内在结构和模式。
4. 文本挖掘文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息的过程。
通过使用自然语言处理、信息检索、文本分类等技术，可以实现对文本数据的情感分析、主题识别、信息抽取等任务。
三、数据库的数据分析与挖掘应用1. 市场营销数据库的数据分析与挖掘可以帮助企业了解客户需求、预测市场趋势，从而制定精准的营销策略。
通过分析客户购买记录、行为习惯等数据，可以实现精准营销、个性化推荐等。
2. 金融风险管理数据库的数据分析与挖掘在金融领域具有重要应用价值。
通过对客户信用评级、交易记录等数据进行分析，可以预测风险、防范欺诈和洗钱等金融犯罪行为。
3. 医疗健康数据库的数据分析与挖掘在医疗健康领域也发挥着重要作用。
通过对病历、医学文献等数据进行挖掘和分析，可以帮助医生进行疾病诊断、药物推荐以及制定个性化治疗方案。
数据分析和数据挖掘的技术和方法
数据分析和数据挖掘的技术和方法随着互联网和技术的不断发展，数据量在不断增长，数据分析和数据挖掘成为了热门的技术领域。
利用这些技术和方法，人们可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，用于各种应用场景，比如商业决策、政府决策、科学研究等。
数据分析是对数据进行统计和逻辑分析，以了解数据中的特征和规律。
常见的数据分析技术包括描述性统计、推断统计、回归分析、分类分析、聚类分析等。
其中，描述性统计是最基础的统计方法，用于描述数据的基本特征，比如均值、中位数、方差等。
推断统计则是基于样本数据对总体数据进行推断，比如利用置信区间估计总体均值等。
回归分析是利用自变量来预测因变量的统计方法，常用于商业决策和市场分析中。
例如，利用历史数据来预测未来的销售额。
分类分析则是将数据分类到不同的类别中，比如将客户按照消费行为分类，以便于制定不同的营销策略。
聚类分析则是将数据按照相似性进行聚类，比如将客户按照购买行为聚类，以便于发现不同的消费习惯。
这些数据分析技术都需要一定的数学基础，对数据模型的理解和应用场景的把握也非常重要。
数据挖掘则是通过大量的数据发现新的知识和信息，包括模式识别、分类、聚类、关联规则发现等技术。
其中，模式识别是按照一定的规则和模式来识别数据的特殊属性或行为，比如利用机器学习算法识别垃圾邮件、识别物体等。
分类则是将数据分类到不同的类别中，比如利用机器学习算法给汽车图片分类。
聚类则是将数据按照相似性进行聚类，比如将客户按照购买行为聚类，以发现不同的消费习惯。
关联规则发现则是寻找数据中不同元素之间的关联性，比如寻找商品之间的相似性，以便于进行捆绑销售和促销活动。
数据挖掘需要掌握多种算法和技术，包括神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等。
在实际应用中，数据分析和数据挖掘经常会结合起来使用。
通过数据分析找到数据中的特征和规律，再利用数据挖掘技术从海量数据中发现新的信息和知识。
比如，在做大数据分析时，可以先利用描述性统计和推断统计掌握数据的基本特征，再利用聚类分析和关联规则发现更深层的信息。
信息技术中的数据挖掘与分析
信息技术中的数据挖掘与分析数据挖掘和分析是信息技术领域中的两个关键概念，它们使得我们能够从大量的数据中提取出有用的信息和知识。
在这篇文章中，我们将深入探讨数据挖掘和分析的概念、方法和应用。
首先，数据挖掘是一种从大规模数据中发现隐藏模式和关联性的过程。
通过使用各种算法和技术，数据挖掘可以提取有用的信息、预测未来趋势、支持决策制定和发现新的知识。
数据挖掘的过程包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和模型评估。
通过这个过程，我们可以将原始数据转化为有用的信息和知识，帮助企业和组织做出更明智的决策。
数据分析是数据挖掘的一个重要组成部分，它是对数据进行统计分析和解释的过程。
通过使用统计学和数据分析方法，我们可以从数据中获取洞察力，识别趋势和模式，评估业绩和效果，以及支持决策制定。
数据分析可以帮助我们理解数据的含义、确定问题的本质、发现关键因素和改进业务流程。
它是现代企业中重要的决策和战略工具。
数据挖掘和分析的应用广泛。
在商业领域，它们可以为企业提供市场调研、客户行为模式分析、销售预测和产品推荐等服务。
在医疗领域，数据挖掘和分析可以用于疾病诊断和治疗、基因组学研究和流行病学分析等。
在金融领域，它们可以用于风险管理、欺诈检测和股票市场预测。
在社交媒体领域，数据挖掘和分析可以用于情感分析、用户画像和社交网络分析。
总而言之，数据挖掘和分析在各个领域都有重要的应用，帮助我们从大数据中获取有用的信息和知识。
数据挖掘和分析的过程中涉及到许多方法和技术。
常用的数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘和预测建模等。
聚类算法可以将数据分为不同的群组，发现其中的共性和差异。
分类算法可以根据已有的分类标签来预测新数据的类别。
关联规则挖掘可以发现数据中的关联性和依赖性。
预测建模可以根据历史数据来预测未来的结果。
此外，还有更复杂的算法和技术，如决策树、神经网络、支持向量机和深度学习等。
通过选择合适的算法和技术，我们可以根据特定的问题和目标来进行数据挖掘和分析。
数据库系统中的数据挖掘与分析技术
数据库系统中的数据挖掘与分析技术随着数据量不断增大，数据分析技术的重要性也变得越来越突出。
数据库系统中的数据挖掘与分析技术，为企业和组织提供了一种有效的方式，用于发现数据库中潜在的知识和信息，并在其基础上做出有关决策。
本文将从数据挖掘和数据分析的概念入手，详细介绍数据库系统中的数据挖掘与分析技术。
一、数据挖掘与数据分析的概念1.1 数据挖掘数据挖掘指的是对大量数据进行深入挖掘和分析，分析出数据中潜在的知识和信息，并根据发现的结果，做出相关的预测或判断。
数据挖掘可以通过各种机器学习和统计学算法来实现，例如聚类、决策树、关联分析和线性回归等。
1.2 数据分析数据分析是指将数据集中的信息提炼出来，进行整合、转化、计算、比较，从而给出结论。
可以从多个角度、多个维度上分析数据信息，帮助人们更好地理解数据本身所包含的含义和规律。
二、数据库系统中的数据挖掘技术2.1 聚类分析聚类分析是指将相似的数据样本放在一起，形成一簇簇，以便后续对每一个簇进行分析和挖掘。
聚类分析可以分为层次聚类和非层次聚类。
层次聚类包括聚类之间的结果层次关系，而非层次聚类没有结果层次关系。
2.2 关联分析关联分析是指从大量的数据项中，挖掘出频繁出现在一起的数据项，然后根据其出现的频率和置信度来进行分析和预测。
关联分析可以用于市场营销、商品推荐和医学诊断等领域。
2.3 决策树决策树是一种分类算法，可用于解决分类问题，例如预测某个电影会不会赚钱或者某个股票会不会涨价。
决策树逐步将数据样本划分为不同的分类，直到所有的数据样本都被分到了各自的分类中。
三、数据库系统中的数据分析技术3.1 数据可视化数据可视化是指将数据信息通过图表、统计图形、地图等方式进行可视化展示，使人们更清晰直观地了解和认识数据。
数据可视化可以帮助人们更好地发现数据中的关键信息和规律，有助于快速做出相关决策。
3.2 数据挖掘模型数据挖掘模型是指从数据中构建出的用于预测和分类的模型，例如线性回归、逻辑回归、KNN等。
数据分析及数据挖掘技术
数据分析及数据挖掘技术在近年来变得越来越流行，因为数据量迅速增加，并且我们需要找到最好的方法来管理和分析这些数据。
数据分析包括收集、处理、可视化和解释数据的过程，而数据挖掘是一种用于检测模式和关联的技术。
这两种技术结合起来可以帮助企业和组织发掘潜在的商业机会，最大程度地提高其业务效率和收益。
数据分析的过程通常包括数据收集和清理、数据探索和可视化、模型选择和预测。
数据清理是数据分析过程中最重要的部分之一，因为数据的质量对数据分析的结果具有至关重要的影响。
数据探索和可视化可以帮助我们了解数据中存在的潜在模式和关联，同时也可以帮助我们观察数据中的异常值和缺失值。
模型选择和预测是数据分析过程中最后的一步，我们可以将数据处理为模型并使用这些模型进行预测，以便向企业或组织提供更有深度的分析结果。
数据挖掘则有一个更深奥的设计，它是指从数据中发现规律、趋势和关联的自动耕掘技术。
与数据分析类似，数据挖掘也包括数据清理和探索、模型选择和预测等步骤。
不同的是，数据挖掘技术使用计算方法来从数据中识别和分类模式。
例如，聚类算法可以将数据根据相似性分为几类，而预测模型可以使用数据类别来预测新数据的类别。
数据分析和数据挖掘技术可以广泛应用于许多行业和领域，如金融、医疗保健、制造业、物流、零售等。
在金融领域，数据分析和数据挖掘技术可以帮助银行识别客户需求、制定产品策略和风险控制，并提高贷款的批准率。
在医疗保健领域，数据分析和数据挖掘技术可以用于医生的诊断、治疗方案和疾病管理计划，进一步提高治疗效率和有效性。
在制造业中，数据分析和数据挖掘技术可以发现生产线的不足之处、提高生产效率和质量，并优化供应链管理。
在物流方面，数据分析和数据挖掘技术可以用来跟踪和优化货物流动，从而减少运输时间和成本。
在零售业中，数据分析和数据挖掘技术可以帮助零售商预测需求、优化存储和管理库存，提高销售额。
需要注意的是，在使用数据分析和数据挖掘技术时，需要遵循一些最佳实践，以确保结果的准确性和可靠性。
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
数据仓库与数据挖掘是现代企业管理中非常重要的应用技术，它们的作用是将大量的数据以有效的方式组织、存储和分析，从而获取有价值的信息以支持决策。
以下是数据仓库与数据挖掘应用教程的主要内容。
一、数据仓库
1. 数据仓库的概念：介绍了数据仓库的定义、特点和发展历史等方面的知识。
2. 数据仓库的架构：讲解了数据仓库的物理结构和逻辑结构，并介绍了数据仓库的三层架构模型。
3. 数据仓库的建设：包括需求分析、设计、实施和维护等方面的内容。
4. 数据仓库的应用：介绍了数据仓库在企业管理、市场营销、财务管理、人力资源管理等方面的应用实例。
二、数据挖掘
1. 数据挖掘的概念：阐述了数据挖掘的定义、特点、发展历程等方面
的知识。
2. 数据挖掘的方法：介绍了数据挖掘的数据预处理、数据挖掘算法、模型评估等方面的基本方法。
3. 数据挖掘的模型：介绍了常用的分类、聚类、关联规则挖掘等数据挖掘模型。
4. 数据挖掘的应用：列举了数据挖掘在推荐系统、风险管理、情报分析、健康领域等方面的应用案例。
通过阅读数据仓库与数据挖掘应用教程，可以帮助读者深入了解这两种应用技术的基本概念、方法、模型及应用实践等方面的知识，从而更好地应用它们来解决实际问题。
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当今信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指将组织内部各个部门的数据整合起来，形成一个统一的数据存储系统，为企业决策提供支持。
而数据挖掘则是从大量的数据中发现潜在的模式、关联以及隐藏的知识。
一、数据仓库1. 概念和作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
它的作用是为企业提供决策支持，帮助企业管理者更好地了解企业的运营情况、市场趋势以及客户需求等。
2. 架构和组成数据仓库的架构一般包括数据源、ETL（抽取、转换、加载）过程、数据存储、元数据管理和报表分析等组成部分。
数据源可以是企业内部的各个部门的数据库，也可以是外部的数据源，如市场调研数据等。
3. ETL过程ETL过程是数据仓库中非常重要的一环，它包括数据的抽取、转换和加载三个步骤。
抽取是从数据源中提取数据的过程，转换是对抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程，加载是将转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
4. 数据存储数据仓库中的数据一般采用星型模型或雪花模型进行存储。
星型模型以一个中心表为核心，周围是多个维度表；雪花模型在星型模型的基础上进一步将维度表进行规范化，以减少数据冗余。
5. 元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的定义、结构、关系、来源等信息。
元数据管理是对数据仓库中的元数据进行管理和维护，以便更好地理解和使用数据。
二、数据挖掘1. 概念和作用数据挖掘是从大量的数据中自动发现潜在的模式、关联以及隐藏的知识。
它可以帮助企业发现市场趋势、预测客户需求、优化营销策略等，从而提高企业的竞争力。
2. 数据挖掘过程数据挖掘的过程一般包括问题定义、数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
问题定义是明确需要解决的业务问题，数据采集是获取与问题相关的数据，数据预处理是对数据进行清洗、转换和归一化等处理，特征选择是选择对问题有用的特征，模型构建是建立合适的数据挖掘模型，模型评估是对模型进行性能评估，模型应用是将模型应用到实际业务中。
数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学
数据仓库与数据挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下济南大学济南大学绪论单元测试1.数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。
（）A:错 B:对答案:对第一章测试1.图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。
（）A:对 B:错答案:对2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
( )A:对 B:错答案:对3.DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。
（）A:对 B:错答案:对4.建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( )A:建模描述B:根据内容检索C:寻找模式和规则D:预测建模答案:预测建模5.以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？( )A:计算机组成原理B:矿产挖掘C:统计D:人工智能答案:统计;人工智能第二章测试1.下面哪个不属于数据的属性类型：( )A:区间B:序数C:相异D:标称答案:相异2.在上题中，属于定量的属性类型是：( )A:序数B:区间C:相异D:标称答案:区间3.只有非零值才重要的二元属性被称作：( )A:计数属性B:对称属性C:离散属性D:非对称的二元属性答案:非对称的二元属性4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： ( )A:嵌入B:包装C:过滤D:抽样答案:抽样5.离群点可以是合法的数据对象或者值。
（）答案:对第三章测试1.下面哪些属于可视化高维数据技术 ( )A:星形坐标B:平行坐标系C:矩阵D:Chernoff脸E:散布图答案:星形坐标;平行坐标系;矩阵;Chernoff脸2.下面哪种不属于数据预处理的方法？ ( )A:聚集B:离散化C:变量代换D:估计遗漏值答案:估计遗漏值3.联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？ ( )A:转轴B:聚类D:分类E:切片答案:转轴;切块;切片4.检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。
数据挖掘与分析技术
数据挖掘与分析技术数据挖掘与分析技术是一种能够发现数据中潜在模式、关联、异常以及趋势等有价值信息的技术。
在当今大数据普及的背景下，数据挖掘与分析技术具有广泛的应用领域，如金融、医疗、电子商务等。
本文将主要介绍数据挖掘与分析技术的概念、主要方法以及应用。
首先，数据预处理是数据挖掘与分析的第一步。
由于原始数据通常存在噪声、缺失值等问题，因此需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗包括处理缺失值、处理噪声等。
数据预处理包括数据采样、数据变换和数据归一化等。
其次，数据可视化是数据挖掘与分析技术中的重要环节。
通过将数据以图表、图像等形式展示出来，可以更直观地理解数据内在的关联和规律。
数据可视化能够有效地帮助人们发现数据中的隐藏信息，从而做出更加准确的决策。
然后，模型建立与评估是数据挖掘与分析技术的核心环节。
数据挖掘与分析技术可以用来构建各种各样的模型，如分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
模型建立的过程是通过分析数据找到数据特征和关联的过程。
模型评估的目的是评估模型的准确性和稳定性。
数据挖掘与分析技术有众多的方法和算法。
其中，常用的方法包括聚类分析、分类分析、关联分析和异常检测等。
聚类分析是一种将相似的数据分为一组的方法，它可以帮助人们从大规模数据中找到相关性。
分类分析是一种将数据分到不同类别的方法，它可以帮助人们预测未来事件。
关联分析可以发现数据中的关联规则，从而揭示数据背后的模式和规律。
异常检测则可以发现数据中的异常点，帮助人们发现潜在的问题和风险。
数据挖掘与分析技术在很多领域中都有广泛的应用。
在金融领域，数据挖掘与分析技术可以帮助机构识别风险，预测市场走势，提高投资的收益率。
在医疗领域，数据挖掘与分析技术可以帮助医疗机构分析病人的健康数据，找到疾病的早期迹象，提高医疗服务的效率。
在电子商务领域，数据挖掘与分析技术可以帮助企业洞察用户的需求，推荐个性化的产品，提升用户满意度和销售额。
总之，数据挖掘与分析技术是一种能够从大规模数据中提取有价值信息的技术。
数据仓库和数据挖掘技术ppt课件
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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。
（5）从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库。
（6）选择访问和报表工具，选择数据库连接软件，选择数据分析和数据展示 软件。
（7）更新数据仓库 。确定数据仓库的更新策略，开发或配置数据仓库更新子
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系统，实现数据仓库数据的自动更新。
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2．数据仓库系统的生命开发周期 数据仓库系统的开发设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括两个主要部分：一是数据仓库数据库，用于 存储数据仓库的数据；二是数据分析应用系统，用于对数据仓库数 据库中的数据进行分析。因此，数据仓库系统的设计也包括数据仓 库数据库的设计和数据仓库应用的设计两个方面。 一个数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成，而是经过多次循 环开发，每次循环都会为系统增加新的功能，使数据仓库的应用得 到新的提高，这个过程也叫数据仓库系统的生命周期。
数据挖掘与分析的关键技术介绍
数据挖掘与分析的关键技术介绍数据挖掘与分析是在大数据时代中发挥重要作用的关键领域之一。
通过应用各种算法和技术，我们可以从庞大的数据中提取潜在的有用信息，并进行深入的分析和挖掘。
在本文中，我们将介绍一些数据挖掘与分析的关键技术。
1. 数据清洗数据清洗是数据挖掘与分析的第一步。
在现实生活中，由于数据源的多样性和数据收集的过程中可能出现的错误，我们需要将数据进行清洗和预处理，以确保后续的分析具有高质量和准确性。
数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复值以及错误的格式等。
2. 特征选择特征选择是指从原始数据中选择出最具代表性和区分性的特征。
在分析和挖掘过程中，特征数量的多少会对结果产生影响。
因此，通过特征选择，我们可以避免无关和冗余的特征，提高模型的精度和效率。
特征选择的方法主要包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
3. 数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合进行分析和挖掘的形式。
常见的数据转换方法包括归一化、标准化、离散化等。
通过数据转换，我们可以消除不同特征间的量纲差异，使得特征之间具有可比性，进而提高分析和挖掘的效果。
4. 数据建模数据建模是数据挖掘与分析的核心环节之一。
在此阶段，我们需要选择适当的建模方法和算法来构建模型，并利用模型进行预测、分类、关联规则挖掘等。
常见的数据建模方法包括聚类算法、分类算法、关联规则算法等。
通过合理选择和比较不同的建模方法，我们可以得到具有高准确性和解释性的模型。
5. 模型评估模型评估是验证和评价构建的模型的准确性和可靠性。
在数据挖掘与分析过程中，我们需要对模型进行测试和验证，并通过一系列评估指标来评估模型的性能。
常见的模型评估方法包括准确率、召回率、F1值等。
通过模型评估，我们可以判断模型的优劣并进行调整和改进。
6. 结果解释结果解释是将数据挖掘与分析的结果转化为可理解的形式，以便用户和决策者能够根据分析结果做出相应的决策。
在结果解释阶段，我们需要将分析结果可视化，并进行解释和解读。
数据仓库与数据挖掘的应用与技术
数据仓库与数据挖掘的应用与技术数据在现代社会扮演着至关重要的角色，企业和组织需要对大量的数据进行收集、存储、管理和分析，以从中提取有价值的信息和洞察力。
为了实现这一目的，数据仓库和数据挖掘成为了不可或缺的工具。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘的应用与技术，以及它们在实际中的价值。
首先，我们先来了解数据仓库。
数据仓库是一个高度集成的数据存储库，用于整合和存储来自多个不同源的大量数据。
它通过将各种数据源的数据进行标准化和清洗，将数据集中存储在一个地方，以便进行分析和决策。
数据仓库的设计需要考虑到数据的完整性和一致性，以保证数据的质量。
它还提供了灵活性和可扩展性，使用户能够按照自己的需求进行自定义查询和报表生成。
数据仓库的价值在于其应用范围广泛。
首先，数据仓库可以用于业务智能。
通过对数据集中进行收集和整理，企业可以从中获取洞察力，识别趋势和模式，并基于此进行决策和规划。
数据仓库还可以支持企业的绩效管理，帮助企业设定和跟踪关键绩效指标，并对业务结果进行分析和解释。
此外，数据仓库还可以用于市场调研、客户细分、风险评估等应用领域。
数据仓库的数据挖掘技术是实现上述应用的关键。
数据挖掘是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术来探索数据集中的模式和规律。
数据挖掘技术包括分类、回归、聚类、关联规则等，它们通过数据的探索、分析和预测来帮助企业做出决策和制定战略。
数据挖掘可以应用于许多行业和领域，例如销售预测、产品推荐、信用评估等。
在数据仓库和数据挖掘的应用中，还存在一些关键的技术和方法。
其中之一是ETL（抽取-转换-加载）技术。
ETL技术用于从各种数据源中提取数据，并对其进行转换和加载到数据仓库中。
这些数据源可以是结构化的数据库，也可以是非结构化的文本文件或互联网上的信息。
ETL技术需要保证数据的一致性和完整性，并进行数据清洗和转换，以便后续的分析和挖掘。
另一个重要的技术是数据建模。
数据建模是为了更好地理解和表达数据之间的关系和属性。
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一种通过将大量的数据进行整合、存储和分析，以发现隐藏在数据背后的有价值信息的技术和方法。
它们在企业决策和业务发展中起着重要的作用。
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集中式数据库系统。
它通过抽取、转换和加载（ETL）过程从各种源系统中获取数据，并将其转化为可供分析的统一格式。
数据仓库通常采用星型或雪花型的数据模型，以支持复杂的查询和分析操作。
它还提供了数据清洗和数据质量管理的功能，以确保数据的准确性和一致性。
数据仓库的建设包括以下几个主要步骤：1. 需求分析：了解业务需求，确定数据仓库的目标和范围。
2. 数据模型设计：设计数据仓库的物理和逻辑模型，包括维度模型和事实表的设计。
3. 数据抽取、转换和加载（ETL）：从源系统中提取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
4. 数据质量管理：确保数据的准确性和一致性，包括数据清洗、数据校验和数据修复等。
5. 数据访问和分析：提供灵活的查询和分析工具，以支持用户对数据仓库的访问和分析。
数据挖掘是一种通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从大量的数据中发现模式、关联和趋势的过程。
数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的潜在商机和风险，提供决策支持和业务优化的建议。
数据挖掘的主要任务包括以下几个方面：1. 分类：将数据分为不同的类别或标签，以帮助企业了解不同类别的特征和行为。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似性和关联性。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的关联规则，以揭示不同变量之间的关系和依赖。
4. 预测和回归分析：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
5. 异常检测：发现数据中的异常值和异常模式，以帮助企业发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的应用领域非常广泛。
在零售业中，数据仓库和数据挖掘可以帮助企业了解顾客的购买行为和偏好，以优化产品定价和促销策略。
在金融行业中，数据仓库和数据挖掘可以用于风险评估和欺诈检测。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值的信息和知识的技术。
它基于统计学、机器学习和数据库技术，通过各种算法和方法，对数据进行分析、处理和解释，以发现数据中隐藏的模式、关系和规律。
数据挖掘技术的基础主要包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等方面。
数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除重复和冗余的信息。
数据变换是对数据进行转换，使其适合于后续的分析和挖掘。
数据规约是通过抽样、聚集和压缩等方法，减少数据量，提高计算效率。
特征选择是数据挖掘中的关键步骤，它主要目的是从大量的特征中选择出对于挖掘任务最有用的特征。
特征选择可以减少数据维度，提高模型的可解释性和泛化能力。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
过滤式方法通过对特征进行评估和排序，选择出与目标变量相关性较高的特征。
包裹式方法则通过搜索算法，选择出最优的特征子集。
嵌入式方法将特征选择与模型训练过程相结合，选择出对于模型性能最优的特征。
算法选择是数据挖掘中的核心问题，它决定了数据挖掘的效果和结果。
不同的挖掘任务需要选择不同的算法。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类分析和关联规则挖掘等。
决策树算法基于树形结构对数据进行分类和预测，具有可解释性强的优点。
神经网络算法模拟人脑神经元的工作原理，适用于处理非线性和复杂关系的数据。
支持向量机算法通过寻找最优超平面，对数据进行分类和回归。
聚类分析算法将相似的数据对象划分为不同的簇，用于数据分类和分组。
关联规则挖掘算法发现数据中的频繁项集和关联规则，用于市场篮子分析和推荐系统等领域。
模型评估是数据挖掘的最后一步，它用于评估挖掘模型的性能和效果。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值和AUC等。
数据仓库与数据挖掘课件ppt
要求有大量的历史数据。
结论：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
在事务处理型应用环境中直接构建分析
决策型应用是不可行的。
于是：
面向分析决策型应用而组织和存储数据 的数据仓库技术应运而生。
时间：20世纪80年代初
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
人物：W.H.Inmon 定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数据预处理过程；
汇总数据的巨大价值。
1-4-2 星型模式
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
星型模式是事实表与维表通过星型方式连接而 成，如下图：
产品维表
产品码（PK）
时间维表
时间码（PK）
产品大类
产品细类 产品名称
事 实 表
日期
时间码（FK） 产品码（FK）（PK） 地区码（FK） 销 售量 销 售额 销售成本 月份 季度 年度
实视图的好处：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
通过建立实视图可以提高系统的响应速度； 由于数据源到主题数据映射关系的复杂性，采用普
通视图的方式不可行。
实视图的特点：
时间是数据仓库中几乎所有数据的属性之一； 数据在装于数据仓库后，基本不发生变化； 实视图不是数据源中数据的简单拷贝，而是经历了
年度
地区码
国 家 地 区 城 市
多维数据模型的优势：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
多维数据模型是已知标准化的结构，即包含多 个多维数据模式，每一个多维数据模式都对应一张 事实表和多张维表。 这种多维结构能支持最终用户不可预知的操作， 原因在于多维数据模型的各个维是逻辑等价的。