数据挖掘概念、技术--数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术•数据挖掘概述o数据挖掘概念▪从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息储存库或动态流入系统的数据▪从数据中挖掘知识、数据中的知识发现（KDD）o知识发现过程▪（1）数据清理：消除噪声和删除不一致数据▪（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起▪（3）数据选择：从数据中提取与分析与任务相关的数据▪（4）数据变换：通过汇总和聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式▪（5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式▪（6）模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式▪（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供可挖掘的知识o数据收集和数据库创建（20世纪60年代或更早）原始文件处理▪数据库管理系统（20世纪70年代-80年代初期）•高级数据库系统（20世纪80年代中期-现在）•高级数据分析（20世纪80年代后期-现在）o数据挖掘的数据类型▪数据库系统•组成o内部相关的数据（数据库）o管理和存取数据的软件程序▪定义数据库结构和数据储存，说明和管理并发、共享或分布式数据访问，面对系统瘫痪和未授权的访问，确保信息的一致性和安全性•关系数据库是表的汇集，每个表都被赋予一个唯一的名字•关系表中每个元组代表一个对象，被唯一的关键字标识，并被一组属性值描述•每个表都包含一组属性（列或字段），并且通常存放大量元组（记录或行）•通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体—联系（ER）数据模型▪数据仓库•数据仓库是一个从多个数据源收集信息的信息储存库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
▪事务数据•一般地，事务数据库的每个记录代表一个事务，如顾客的一次购物，一个航班订票。
一个事务包含一个唯一的事务标识号（TransID)，以及一个组成事务的项（如购买的商品）的列表。
数据仓库、数据挖掘及OLAP之两两关系
ｗ．． ｌｏ 在 他 所 著 的 （ ｕｌｉｇｔｅＤ ｔ Ｗａ ｏｓ） 书 ＨＩ ｎ ｌ ｎ ｌ Ｂ ｉ ｎ ａ ￣ｈｕｅ － ｄ ｈ ａ 中。 给数 据仓 库 作 出 的 定 义 是 ：数 据 仓 库 就 是 面 向主 题 的 、 他 集 成 的 ． 可 更 新 的 、 同 时 问 的 数 据 集 合 ， 以支 持 经 营 管 理 中 不 不 用 的 决 策制 订 过 程 。 据仓 库 的构 建 是 一个 处 理 过 程 。 过 程从 历 数 该
２２联 机 分 析９： Ｏ ｌ ｅＡ ａｙｃｌ ｒｃｓｉｇ Ｌ Ｐ ． ．￣（ｎｉ ｎ ｌ ｉ ｏｅｓ ， Ａ １ １ ｎ ｔａ Ｐ ｎＯ 支持 。而 Ｏ Ｕ 技 术 则 利 用 数 据 仓 库 中 的数 据 进 行 联 机 分 析 ． Ｏ Ｕ 是 一 种 重 要 的 数据 分 析 工 具 ＯＵ 的概 念 最 早 是 由 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ利用 多 维 数 据集 和 数 据 聚 集 技 术 对 数 据 仓 库 中 的数 据 进 关 系数 据 库 之 父 Ｅ Ｆ Ｃ ｄ ．． ｏ ｄ于 １ ９ ９ ３年 提 出 的 ．他 认 为 联 机 事 务 行 组 织 和汇 总 ．用 联机 分析 和可 视 化 工 具 对 这 些 数 据 迅 速进 行
这 三 种 技 术 的 基 本 概 念 及 相 互之 间的 两 两 关 系 。
【 键词】 关 ：数 据 仓 库； 据 挖 掘； Ｌ Ｐ 数 Ｏ Ａ
１ ．引 言
要 求 ． 以 直接 作 为数 据 挖 掘 的 数 据 源 。 果将 数据 仓 库 和 数 据 可 如
将 同时 能 大 大 提 高 数 据 随着 管 理 信 息 系统 的广 泛 应 用 和 逐 趋 完 善 ，相 应 的 信 息 数 挖掘 紧密 联 系 在 一 起 ． 获 得 更 好 的 结 果 ， 据 量 也 得 到 了 快速 增 长 ．人 们 所 拥 有 的 数 据 已 经 达 到 了极 大 的 挖掘 的工 作 效 率 。 ２ 数 据挖 掘 的数 据 源 不 一定 必 须 是 数据 仓 库 系统 、 丰 富 。同 时 ， 着 数 据 库技 术 应 用 的 发展 ， 户 对 于 数 据 的应 用 随 用 作 为 数据 挖掘 的数 据 源 不 一 定 必 须 是 数 据 仓 库 它 可 以是 提 出 了更 高 的要 求 ．用 户 己不 仅 仅 满 足 于 对 事 务 处 理 的 电 子 化
数据仓库、OLAP和数据挖掘的比较分析
转 换
、
加
Байду номын сангаас载
字段 ， 或者来 自于 “ 信用卡消费表”中的 “ 消费透支”字段等。
２ 数据转换；由于不同的业务子系统拥有不同的信息数 ） 据表 ，数据结 构不尽相 同，需要建立统一的业务规 则和标准
对数据进行逐个转 换、清洁和集成 。例如各个业务 子系统的
去 除一 系 列 与 信 用 卡 消费 不相 关或 者 不 显 著 的 因 素 或 者 变量
划他 的银行产 品的营销方式 ，最大程度上将营销资源放在最
可能接受他们产品的客户对象上 。对于数据挖掘分析师 ，我
Ｌ 分析师 同样的结论 ，但是他 历史数据建立模 型， 在拟合历 史的基 础上 ， 分析未来趋势 ， 判 们假设他也得 出了和这个 Ｏ ＡＰ
断哪些因素的改 变将很可能意味着客户的最 终流失 ，进而避 们得 出结论的方式却孑然相反 。数据挖掘分析师把各种 因素
考虑进去 。一直这样下去 ，直 到他认为他找到了能够决定 是
然后再根据这些变量， 策 者 ，让他们从多方面 了解 和掌握客户的动态 ，从 而发现客户 否主动进行信用卡消费的各种变量 ，
的交易习性、 客户流失 形式 ， 更好地针对不同类 型的客户 ， 在 不 同时期进行适应性产 品的营销活动。数据挖掘 则可 以通过
针对特定问题 的联机访 问和分析 ，通 过对信息多种可能的观 察形式进行稳定、一致和交互性的存取 ，允许分析人员对数
据进行深入观察 。传统数据库能够满足企业 日常事务处理工 作，但难 以实现对数据分析和多样 化处理的要求 ，数据仓库
数据仓库 ＯＬ Ｐ和数据挖掘的关系和区 Ａ 别分析
一
２ 从数据库到数据仓库
数据挖掘及OLAP技术
数据挖掘及OLAP技术姓名：邓晨慧班级：1141302 学号：201140130209 江西抚州344000摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
数据总结是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。
数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。
如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。
本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性。
关键字：数据挖掘、OLAP。
1、引言：数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。
在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。
然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。
OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的。
同时对多维数据进行分析是复杂。
一般在多维数据中取出（切片、切块）二维或三维数据来进行分析，或对层次的维进行钻取操作，向下钻取获得更综合的数据。
OLAP要适应大量用户同时使用同一批数据，适用于不同地理位置的分散化的决策。
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术
数据仓库中的OLAP与数据挖掘技术数据仓库是一个存储大量数据的系统，用来支持管理决策或进行分析工作。
而在数据仓库中，OLAP（联机分析处理）和数据挖掘技术是两个非常重要的组成部分。
本文将分别介绍OLAP和数据挖掘技术在数据仓库中的应用，以及它们之间的关系。
一、OLAP技术在数据仓库中的应用OLAP技术是一种多维数据分析技术，它能够帮助用户从不同的角度来分析大量的数据。
在数据仓库中，OLAP技术通常用来进行交互式的分析，通过多维数据立方体来显示数据的不同维度和度量。
这种分析方式可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
1.1多维数据立方体在数据仓库中，多维数据立方体是OLAP技术的重要组成部分。
它是一个由多维数据组成的数据模型，可以用来展示多个维度和度量的交叉分析结果。
用户可以通过多维数据立方体来进行交互式的数据分析，例如可以通过不同的时间维度来观察销售额的分布情况，或者通过不同的产品维度来观察销售数据的变化趋势。
1.2 OLAP操作OLAP操作是指用户对多维数据立方体进行的各种分析和查询操作。
常见的OLAP操作包括切片、切块、旋转、钻取和钻取等。
这些操作可以帮助用户对数据进行更加深入的分析，发现数据之间的关联性和趋势性。
例如，用户可以通过切片操作来对数据进行过滤，只展示特定条件下的数据分析结果；通过切块操作来对数据进行分组，观察不同组别之间的数据分布情况。
1.3 OLAP技术的优势OLAP技术在数据仓库中有很多优势。
首先，它可以帮助用户从不同的角度来观察数据，发现数据之间的关联性和趋势性，帮助管理者做出更加准确的决策。
其次，它可以帮助用户进行交互式的数据分析，用户可以根据自己的需求来灵活地对数据进行查询和分析。
最后，它还可以帮助用户进行数据的可视化分析，通过图形化的方式来展示数据的分布情况和变化趋势。
二、数据挖掘技术在数据仓库中的应用数据挖掘技术是一种从大量数据中发现隐藏的模式和规律的技术，它可以帮助用户从海量的数据中发现有价值的信息。
数据仓库与数据挖掘技术 第4章 OLAP技术
销售地区 服装切片
产品税
北京 上海 江苏
1
化妆品
玩具
电器
服装
销售数量 、销售地区、产品三个维度所构成的多维数据库
（3）共享性(Shared)。即OLAP应能实现在多用户环境下的 安全保密要求和并发控制。多个用户同时使用，能够根据用 户所属的安全级别，让他们只能看到自身权限下的信息。 （4）多维性(Multidimensional)。指对数据分析的多维视图 和分析，是OLAP的关键属性，包括对层次维和多重层次维 的支持。 （5）信息性(Information)。指OLAP系统管理数据和获得信 息的能力，能管理大量的数据并即时地获得用户所需信息。 这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁 盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
内容
OLAP概述 多维数据库及其存储 OLAP的类型 OLAP的体系结构 OLAP中的索引技术 OLAP的评价标准 OLAP的前端展现 小结
联机分析处理（OLAP)是数据仓库上的分析展示工具，它建立 在数据多维视图的基础上，可以提供给用户强大的统计、分析、 报表处理功能及进行趋势预测能力，OLAP主要有两个特点： 一是在线性即联机，体现为对用户请求的快速响应和交互式 操作；另一特点是多维分析，数据的多维视图使用户能从多 角度、多侧面、多层次的查看包含在数据中的信息，数据仓库 的面向主题的特点为OLAP的建模提供了良好的基础，但数据 仓库并不能自己自行分析，还需要借助OLAP工具进行更好的 展现。
3. 数据分析并非完全依赖于数据仓库 数据分析技术的发展，并不完全依赖于数据仓库，也可以直 接对各种源数据进行分析。 OLAP技术是一种多维数据分析技术，侧重于数据仓库的数 据分析，为管理者提供信息支持。对于决策分析而言，历史 数据是相当重要的，许多分析方法必须以大量的历史数据为 依托，如果没有对历史数据的详细分析，则难以把握企业的 发展趋势。
数据仓库和OLAP的基本概念
一数据仓库与OLAP技术1 数据仓库的定义与特征1.1 数据仓库的定义数据仓库已被多种方式定义，使得很难给出一种严格的定义。
宽松地来讲，数据仓库是一个数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护，数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，为信息处理提供支持。
下面给出数据仓库之父对数据仓库的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于经营管理中的决策支持。
随着数据库技术的应用和发展，人们尝试对数据库DB中的数据进行再加工，形成一个综合的，面向分析的环境，以更好支持决策分析，从而形成了数据仓库技术。
其中，作为决策支持系统，数据仓库系统如图1.1包括:1. 数据仓库技术2. 联机分析处理技术3. 数据挖掘技术图1.1 数据仓库系统结构图1.2 数据仓库的特征数据仓库的四个主要特征。
1. 面向主题(subject-oriented)数据仓库中的数据是根据面向主题的方式组织的。
主题是用户所关心的数据对象，每个主题对应一个客观分析领域，如客户、商店等。
在系统中数据是根据业务流程进行组织的，同一主题的数据往往存放在多个数据表中，用户查询时需要在不同的数据表之间切换。
而在数据仓库中数据是根据主题组织的，同一主题的数据往往在一个事实表中，并且只有符合主题的数据才可进入数据仓库。
2. 集成(integrated)指在数据进入数据仓库之前，必须经过数据加工和集成，这是建立数据仓库的关键步骤，首先要统一原始数据中的矛盾之处，还要将原始数据结构做一个从面向应用向面向主题的转变。
通常构造数据仓库是将多个数据源，如关系数据库、文件和一些外部数据源，集成在一起。
使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定、编码结构、属性度量等的一致性。
3. 时变(time-variant)数据仓库是不同时间的数据集合，数据存储从历史的角度提供信息。
它要求数据仓库中的数据保存时限能满足进行决策分析的需要，而且数据仓库中的数据都要标明该数据的历史时期。
数据仓库、联机分析处理与数据挖掘
数据仓库、联机分析处理与数据挖掘08广义概念上的数据仓库是一种帮助企业做决策的体系化解决方案，它包括了三个方面的内容：⏹数据仓库技术（Data Warehouse，DW）⏹联机分析处理技术（On-line Analytical Processing，OLAP）⏹数据挖掘技术（Data Mining，DM）数据仓库、联机分析处理和数据挖掘作为信息处理技术是独立出现的。
数据仓库用于数据的存储和组织；联机分析处理则侧重于数据的分析；数据挖掘则致力于知识的自动发现。
因此这三种技术之间并没有内在的依赖关系，可以独立地应用到企业信息系统的建设之中，以提高信息系统相应的能力。
但是，这三种技术之间确实存在着一定的联系性和互补性，把它们结合起来，就可以使它们的能力更充分地发挥出来。
这样就形成了一种决策支持系统的架构，即DW+OLAP+DM。
1、数据仓库技术⑴概述数据仓库是一种只读的、用于分析的数据库，常常作为决策支持系统的底层。
它从大量的事务性数据库中抽取数据、并将其清理、转换为新的存储格式，即为了决策目标而把数据聚合在一种特殊的格式中。
数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合。
其中，“主题”是指用户使用数据仓库辅助决策时所关心的重点问题，每一个主题对应一个客观分析领域，如销售、成本、利润的情况等。
“面向主题”就是指数据仓库中的信息是按主题组织的，按主题来提供信息。
“集成的”是指数据仓库中的数据不是业务处理系统数据的简单拼凑与汇总，而是经过系统的加工整理，是相互一致的、具有代表性的数据。
“随时间变化”是指数据仓库中存储的是一个时间段的数据，而不仅仅是某一个时间的数据，所以主要用于进行时间趋势分析。
一般数据仓库内的数据时限为5到10年，数据量也比较大。
“信息本身相对稳定”是指数据一旦进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，变更很少。
⑵数据仓库组织和管理数据的方法与普通数据库的不同点主要表现在三个方面：①它依据决策要求，只从数据库中抽取那些需要的数据，并进行一定的处理。
数据仓库、OLAP和数据挖掘在金融业中的应用
通常 ，数据仓库用多维数据库结构建模 ，其中 ， 每一维对应于模式 中的一个 或一 组属性 ，每个单 元 存放某个聚集度量值 。数 据仓 库 的实际物理 结构 可 以是关系数据储存或 多维数据 立方 体 ，它提 供数据 的多维视 图，并允许预计 算和快速访问汇总的数据。 通过提供多维数据视 图和汇 总数据 的预 计算 ，数据
【 中图分类号 】Ｔ３ １１３１ Ｆ３ Ｐ １．３． ８０
近年来 ，随着 网络 技术 和信 息技术 在 金融业 中 的广泛应 用 ，金融行 业积 累 的数 据 越来 越多 ，金 融 业 的决策者希望能及 时地从 大量 的原始 数 据 中挖 掘 出有用 的信 息 ，并通过 多种视 角得 到 隐藏在 数据背 后 的规律 和趋 势 ，准确掌握企业 的经 营历史 和现状 ，
预测未来 并迅速制定 出方 向性 的判 断和决 策 ，并付 诸 实施 。而传统 的以数 据库为 中心 的数据组织模式 ， 由于业务处理 能力 的局 限性 ，无 法 满足决 策 分析 系
统对数据 的要求 ，而数 据 仓 库技 术 的 出现 和 发展 ， 为决策支持技术 提供强 有力 的工 具和 手段 。数 据仓 库技术 是 在 数 据 库 的基 础 上 ，通 过 联 机 分 析 处 理 （ Ｌ Ｐ 和数 据挖掘 技术 的综 合运 用 ，进 行实 时查 ＯＡ） 询 、访问 以及知识 的发 现 ，为决 策者 提供 完 整、及 时 、准确 的决策信息 。
支持结构化 的和专 门的查询 、分析报告和决策制定 。 ＯＡ Ｌ Ｐ是一 种传 统 的信 息 分析 技术 ，能使 决 策 者迅速 、一致 、交互地 观察显 示信 息 ，以达到获 取 相关决策信息的 目的。这种技术建立在客户机／ 服务 器模式上 ，对来 自数据仓 库 的数 据进 行多 维化或 预 综合处理 ，形 成 多 维数 据视 图 ，对 客 户 端 的请求 ， 可利用上钻 、下 探、切片 等技术 ，从 多视 角、多侧 面进行快速、准确 的分 析处理 ，并把 结果用 表格或 图形方式显示给用户。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术英文原书名: Data Mining：Concepts and Techniques作者: （加）Jiawei Han Micheline Kamber译者: 范明孟小峰等译书号: 7-111-09048-9出版社: 机械工业出版社出版日期: 2001-8-1页码: 374定价: ￥39.00"数据挖掘"(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是由于企业数据库的广泛使用，存在大量的数据，并且迫切需要从这些数据中获取有用的信息的知识。
获取的信息和知识有广泛的应用，例如：商务管理、生产管理、市场控制、市场分析、工程设计和科学探索等。
越来越多的IT企业看到了这一诱人的市场，纷纷加入到数据挖掘工具的开发中来，并获得丰厚的回报。
例如微软公司在它的最新的关系数据库系统SQL Server 2000加入了先进的数据挖掘功能，在基于NT的数据库软件市场中打败了Oracle公司，成为销售额最大的产品。
又如IBM公司发布了一项新型的基于标准的数据挖掘技术--IBMDB2智能挖掘器积分服务（IBM DB2 Intelligent Miner Scoring Service），它可以帮助企业轻松地为自己的客户和供应商开发出个性化的解决方案。
从种种迹象表明，数据挖掘这一研究领域的发展充满了机遇和挑战。
《数据挖掘：概念与技术》一书从数据库专业人员的角度，全面深入地介绍了数据挖掘原理和在大型企业数据库中知识发现的方法。
该书首先用浅显的语言介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘系统的基本结构、数据挖掘系统的分类等，逐渐地把读者领入该领域，这一点做得非常好。
作者接着便全面而详细的介绍了数据挖掘技术，其中还包括了当前的最新进展。
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。
数据仓库和OLAP技术概述
3.后端工具和实用程序
数据仓库系统使用各种数据抽取、清洗、加载和刷新工具用于填充仓库。
抽取
从“外部”来源抽取的数据通常是通过网关和标准接口而被执行（如 信息生成器EDA/ SQL，ODBC，Oracle开放连接，Sybase 企业连接, Informix 企业网关）。
清洗
由于数据仓库用于决策，保证仓库中的数据的正确性很重要。然而，由于多 个来源的大量数据参与，因此数据中很可能存在错误和异常。因此，这些检 测数据异常并纠正异常的工具可以带来很高的回报。 下面一些例子可以证明数据清洗是必要的：不一致的字段长度，不一致的描 述，不一致的赋值，缺项和违背完整性约束。毫不奇怪，在数据录入表格里 的可选字段是不一致数据显著来源。 有三类相关的但有些不同的数据清洗工具。 数据迁移工具允许指定简单的转换规则;例如，“用sex替换字符串gender”。 来自Prism公司的仓库管理器是这种流行工具中的一个例子。数据清理工具使 用特定领域的知识（例如，邮政地址）清洗数据。他们经常利用语义分析和 模糊匹配技术来实现多个来源的数据清洗。一些工具能够指定来源的“相对 洁净”。而像Integrity和Trillum这种工具也属于这一类。数据审核工具通过扫 描数据可能发现规则和关系（或提示违反规则）。因此，这种工具可以是数 据挖掘工具深思熟虑的变种。例如，这样的工具可能会发现一个可疑的模式 （基于统计分析）即某汽车经销商从来没有收到任何投诉。
在第2节中，我们描述了一个典型的数据仓库构架和设计及操作数据 仓库的过程。在 3-7 节，我们回顾有关在数据仓库中数据的加载和刷 新技术，仓库服务器，前端工具，和仓库管理工具。 在每一种情况下，我们都指出与传统的数据库技术的不同之处，及有 代表性的产品。在本文中，我们不打算提供在每一个类别中所有产品 的综合说明。我们鼓励有兴趣的读者留意贸易杂志诸如数据库顾问， 数据库编程和设计，数据化，和DBMS杂志等的最新问题及留意供应 商的网站来得到更多关于商业产品，白皮书和案例的详细信息。 OLAP Council 对整个行业的标准化工作是一个很好的信息源，以及 Codd等的论文为OLAP产品定义了12条规则。最后，引用数据仓库和 OLAP的良好来源就是数据仓库的信息中心了。 数据仓库的研究是相当新的，并主要是查询处理和视图维护问题。还 有很多开放性的研究问题。总结：在第8节简要提及这些问题。
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。
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
OLAP VS. OLTP (1)
用户和系统的面向性
面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）
数据内容
当前的、详细的数据 VS. 历史的、汇总的数据
数据库设计
实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计 VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计
数据仓库: （更新驱动）
将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中， 供直接查询和分析
查询驱动方法和更新驱动方法的比较
查询驱动的方法
需要负责的信息过滤和集成处理 与局部数据源上的处理竞争资源 对于频繁的查询，尤其是涉及聚集（汇总）操作的
查询，开销很大（决策支持中常见的查询形式）
location
location_key street city state_or_province country
雪花模式实例
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
branch
branch_key branch_name branch_type
数据仓库中的每一个关键结构都隐式或显式地包含 时间元素，而操作数据库中的关键结构可能就不包 括时间元素。
数据仓库关键特征四——数据不易失
尽管数据仓库中的数据来自于操作数据库，但 他们却是在物理上分离保存的。
操作数据库的更新操作不会出现在数据仓库环境下。
不需要事务处理，恢复，和并发控制等机制
事实星座（Fact constellations）: 多个事实表共享维表, 这 种模式可以看作星型模式集，因此称为星系模式（galaxy schema），或者事实星座（fact constellation）
数据挖掘的数据仓库与OLAP技术课件
在数据仓库的文献中, 一个 n-D 基本立方体 称作基本方体 (base cuboid). 最顶部的 0-D方体存放最高层的汇总, 称作顶 点方体( apex cuboid). 方体的格形成数据方.
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立方体: 方体的格
all
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
define dimension item as (item_key, item_name, brand, type, supplier(supplier_key, supplier_type))
0-D(顶点) 方体
time item location supplier
1-D 方体
time,item
time,location
Hale Waihona Puke item,location
time,supplier
location,supplier 2-D方体
item,supplier
time,item,location
time,location,supplier
shipper
shipper_key shipper_name location_key shipper_type 17
数据挖掘查询语言 DMQL: 语言原语
立方体定义 (事实表)
define cube <cube_name> [<dimension_list>]: <measure_list>
define dimension time as (time_key, day, day_of_week, month, quarter, year)
数据挖掘章数据仓库和数据挖掘的OLAP技术PPT课件
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O LT P 和 O L A P 的 区 别
• 用户和系统的面向性: O LT P 是 面 向 顾 客 的 , 用 于 事 务 和 查 询 处 理 OLAP是面向市场的,用于数据分析 • 数据内容: O LT P 系 统 管 理 当 前 数 据 . OLAP系统管理大量历史数据,提供汇总和 聚集机制.
• 定义维 Define dimension time as (time_key,day,day_of_week ,month,quar ter,year)
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度量的分类和计算
• 分布的: 设数据被划分为n个集合,函数在每一部分上的计算得到一个聚集值.如果将函数用于n个聚集值得到的结果, 与将函数用于所有数据得到的结果一样则该度量是分布的,如count(),sum()等
• 数据仓库是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的、 面向主题及不可更新的数据集合。
• W.H.Inmon对数据仓库所下的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、 随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
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数据仓库的适用范围
• 信息源中的数据变化稳定
• Oracle公司: 则推出从数据仓库构建、OLAP到数据 集市管理等一系列产品包（如Oracle Warehouse Builder、Oracle Express、DataMart Suit等）。
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数据仓库的我国的发展
• 前景：随着计算机技术的发展，尤其是分布式技 术的发展， 数据仓库在我国有着广阔的发展空间 和良好的发展前景。例如：
• 由于银行商业化的步伐正在加大，各大中型银行在入世 的机遇和挑战下，开始重新考虑自身的业务，特别是信 贷风险管理方面特别注意，因而有关信贷风险管理和风 险规章的基于数据仓库的决策支持系统的需求逐渐增多；