数据仓库与数据挖掘第2章[1]
数据仓库与数据挖掘技术 第二章 数据仓库
第2章数据仓库2.1数据仓库的基本概念1. 数据仓库的数据是面向主题的数据仓库与数据挖掘技术图2-1主题间的重叠关系2. 数据仓库的数据是集成的3. 数据仓库的数据是不可更新的数据仓库与数据挖掘技术4. 数据仓库的数据是随时间不断变化的图2-2数据仓库体系结构2.2数据仓库的体系结构数据仓库与数据挖掘技术图2-3数据仓库数据组织结构2.2.1元数据1. 元数据在数据仓库中的作用2. 元数据的使用3. 元数据的分类4. 元数据的内容2.2.2粒度的概念1. 按时间段综合数据的粒度2. 样本数据库2.2.3分割问题1. 分割的优越性2. 数据分割的标准3. 分割的层次2.2.4数据仓库中的数据组织形式1. 简单堆积结构图2-4简单堆积结构数据组织形式2. 轮转综合结构数据仓库与数据挖掘技术图2-5轮转综合结构数据组织形式3. 简单直接结构图2-6简单直接结构数据组织形式4. 连续结构图2-7连续结构数据组织形式数据仓库与数据挖掘技术2.3数据仓库的数据模型2.3.1概念数据模型图2-8商品、顾客和供应商E-R图2.3.2逻辑数据模型2.3.3物理数据模型2.3.4高层数据模型、中间层数据模型和低层数据模型1. 高层数据模型2. 中间层数据模型3. 低层数据模型数据仓库与数据挖掘技术2.4数据仓库设计步骤图2-9数据仓库设计步骤2.4.1概念模型设计1. 界定系统边界2. 确定主要的主题域3. 实例2.4.2技术准备工作2.4.3逻辑模型设计1. 分析主题域2. 划分粒度层次3. 确定数据分割策略4. 定义关系模式5. 定义记录系统2.4.4物理模型设计1. 确定数据的存储结构数据仓库与数据挖掘技术2. 确定索引策略3. 确定数据存放位置4. 确定存储分配2.4.5数据仓库的生成1. 接口设计2. 数据装入2.4.6数据仓库的使用和维护1. 开发DSS应用图2-10DSS应用开发步骤2. 进一步理解需求，改善系统，维护数据仓库图2-11William H.Inmon数据仓库设计步骤数据仓库与数据挖掘技术2.5利用SQL Server 2005构建数据仓库图2-12使用Visual Studio 2005系统新建项目图2-13新建Analysis Services项目图2-14新建数据源数据仓库与数据挖掘技术图2-15新建数据源向导图2-16选择如何连接数据源图2-17连接管理器图2-18连接管理器连接测试成功窗口图2-19选择已经连接的数据库作为数据源图2-20选择连接数据源的凭证图2-21新建数据源向导完成图2-22右击新建数据源视图图2-23新建数据源视图向导图2-24选择视图的数据源图2-25选择表和视图图2-26完成新建数据源视图向导图2-27新建多维数据集图2-28多维数据集向导图2-29选择生成多维数据集的方法图2-30选择多维数据集的数据源视图图2-31检测事实数据表和维度表图2-32标示事实表和维度表图2-33选择度量值图2-34扫描维度图2-35查看维度结构图2-36完成多维数据集向导图2-37创建完成数据仓库界面习题21. 如何理解数据仓库是面向主题的、集成的、不可更改的和是随时间不断变化的。
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企业中重要的信息技术工具，用于管理和分析大规模数据集。
数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间变化的数据集合，用于支持管理决策和业务分析。
而数据挖掘则是在数据仓库中发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式的过程。
一、数据仓库1. 定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失的数据集合，用于支持管理决策和业务分析。
它是从多个数据源中提取、清洗、转换和加载数据，以便用户可以方便地访问和分析数据。
2. 架构数据仓库的架构通常包括以下几个组件：- 数据源：数据仓库从多个数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件系统、Web服务等。
- 数据清洗：数据清洗是将数据进行去重、纠错、格式化等处理，以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：数据转换是将清洗后的数据进行转换和整合，以适应数据仓库的结构和格式。
- 数据加载：数据加载是将转换后的数据加载到数据仓库中，通常使用批量加载或增量加载的方式。
- 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组件，通常使用关系型数据库或列式数据库来存储数据。
- 元数据管理：元数据是描述数据仓库中数据的数据，包括数据的结构、关系、来源等信息。
- 查询和分析：数据仓库提供了灵活的查询和分析功能，用户可以根据需要进行多维分析、数据挖掘等操作。
3. 优势数据仓库的优势包括：- 集成性：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行整合和统一管理，提供一致的数据视图。
- 面向主题：数据仓库以主题为导向，将数据组织成易于理解和分析的形式，方便用户进行决策和分析。
- 非易失性：数据仓库中的数据是非易失的，即使在数据源发生故障或丢失时，仍然可以恢复和重建数据。
- 支持决策：数据仓库提供了强大的查询和分析功能，可以帮助用户进行决策和业务分析。
- 高性能：数据仓库使用优化的存储和查询技术，可以提供快速的数据访问和查询响应时间。
二、数据挖掘1. 定义数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏在数据中的有价值的信息和模式的过程。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第二章
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。
与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。
2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。
元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。
3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。
答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。
- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。
- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。
- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。
- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。
- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。
4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。
答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。
5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。
答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。
6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。
它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。
7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。
答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。
8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。
第02章 数据仓库原理
2.2 数据预处理
1、数据预处理(data preprocessing) 在多数据源集成为统一数据集之前进行的数据清洗、数据
变换、数据规约等数据处理过程。 2、预处理的目的
消除多数据源集成存在的问题，为数据仓库或数据挖掘提 供一个完整、干净、准确、且有针对性的数据集合。
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2.2 数据预处理
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2.2 数据预处理
(2) 分箱技术的步骤： ① 对数据集的数据进行排序； ② 确定箱子个数k、选定数据分箱的方法并对数据集中数据进行
分箱； ③ 选定处理箱子数据的方法，并对其重新赋值。
(3) 常用分箱方法 等深分箱、等宽分箱、自定义区间和最小熵分箱法。 (4)一般假设
箱子数为k，n(nk)个数据的数据集且按非减方式排序为 S={a1,a2,…,an)，即ai[ a1, an]。
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2.2 数据预处理
① 重命名属性：对数据仓库或数据挖掘需要的属性重新赋给它 们含义明确，便于理解记忆和使用的属性名称。
数据源使用“WHCD”和“CSRQ”分别作为公民“文化程度 ”和“出生日期”的属性名。
在数据仓库中我们选用“Education” 和“Birthday”来代替 ，不仅含义明确，且可读性强，使用方便。
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2.2 数据预处理
例2-1：设A={1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9,11}共14个 数据， 请用等深分箱法将其分成k=4个箱子。
解：因为k=4，n=14，所以p=n/k=14/4=3，q=143*4=2。由于数据集A已排序，因此前2个箱放4个，后为2 个箱放3个数据。 第1个箱子B1={1, 2, 3, 3}， B2={ 4, 4, 5, 6,}， B3={6, 7, 7}， B4={8, 9, 11}。
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的重要概念，它们在企业和组织中扮演着关键角色。
数据仓库是一个用于存储、管理和分析大量数据的集中式数据库系统，而数据挖掘则是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据仓库中发现隐藏的模式、关联和趋势。
数据仓库的标准格式通常包括以下几个组成部分：1. 数据源：数据仓库的数据源可以来自多个不同的系统和应用程序，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、销售和市场数据等。
这些数据源需要经过提取、转换和加载（ETL）的过程，以便将数据导入到数据仓库中。
2. 数据模型：数据仓库的数据模型是一个逻辑结构，用于描述数据之间的关系和组织方式。
常见的数据模型包括星型模型和雪花模型。
星型模型由一个中心事实表和多个维度表组成，而雪花模型在星型模型的基础上进一步细化维度表的结构。
3. 数据存储：数据仓库通常使用关系数据库管理系统（RDBMS）作为数据存储的基础。
常见的RDBMS包括Oracle、MySQL和SQL Server等。
数据存储的设计需要考虑数据的容量、性能和查询需求等因素。
4. 数据访问：数据仓库的数据可以通过多种方式进行访问和查询，如结构化查询语言（SQL）、在线分析处理（OLAP）和数据挖掘工具等。
这些工具可以帮助用户从数据仓库中提取所需的信息，并进行多维分析和数据挖掘。
5. 数据质量：数据仓库的数据质量是保证数据准确性和一致性的关键因素。
数据质量管理包括数据清洗、去重、校验和修复等步骤，以确保数据仓库中的数据是可信的和可用的。
而数据挖掘的标准格式通常包括以下几个步骤：1. 目标定义：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、发现市场细分、识别欺诈行为等。
2. 数据准备：数据挖掘需要准备和清洗数据，以确保数据的质量和可用性。
这包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规范化等步骤。
3. 特征选择：在数据挖掘过程中，需要选择最相关和有价值的特征变量。
数据仓库与数据挖掘原理及应用V2-121页文档资料
4.2 OLAM
将OLAP与数据挖掘结合起来，发展出 一种为数据挖掘服务的具有新型OLAP的数 据仓库，将更能适应实际的需要。
OLAM（On Line Analytical Mining，联 机分析挖掘）正是这种结合的产物。
5 数据挖掘基础
5.1 概述 5.2 实现 5.3 工具
5.1 概述
二十世纪末以来，全球信息量以惊人 的速度急剧增长—据估计，每二十个月将 增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集 了大量的数据（信息）。目前的数据库系 统虽然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。为了充分利用现有信息资源， 从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘 技术应运而生并显示出强大的生命力。
表中找到相应的主键，并以此作事实表的外键。 e.事实表加载完成后，再对总计方阵体系进行刷新， 以保障总计方阵与它的基础数据同步。 f.设计具有完善的出错处理机制和作业控制日志 系统，用以监测和协调整个加载的过程。
2.3 数据仓库实现
加载数据到数据仓库的具体步骤
设定数据库和数据源 建立多维数据集 设计存储和处理多维数据集 为多维数据集创立分区
操作型数据是一次访问和处理一个记 录，可以对操作型数据库中的数据进行更 新。但数据仓库中的数据则不同，通常是 一起载入与访问的，在数据仓库环境中并 不进行一般意义上的数据更新。
1.2 体系结构
• 二层体系结构
数 据 挖 掘 /数 据 展 现 系 统
数据
数据
数据
数据
集市
集市
集市
集市
数据仓库存储
数据
元数据
ETL过程是搭建“数据仓库”时最重要的和最 易误解的步骤之一。
数据仓库与数据挖掘技术教程
数据仓库与数据挖掘技术教程数据仓库和数据挖掘是如今信息时代中不可或缺的技术手段。
数据仓库是用于存储大量数据的集中式存储系统，而数据挖掘是一种从数据中提取知识和信息的过程。
本文将向您介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术原理以及应用领域。
1. 数据仓库的基本概念和作用数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。
它将分散在不同系统中的数据整合到一个统一的数据仓库中，使得数据的访问和管理更加便捷。
数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术将分散的数据整合到仓库中，并对数据进行清洗、集成和变换，使得数据具有一致性和高质量。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1.1 支持决策分析：数据仓库通过提供经过处理和清洗的数据，支持企业和组织进行决策分析。
通过数据仓库，用户可以从不同维度对数据进行分析和查询，帮助他们了解业务趋势、识别问题和发现机会。
1.2 集成分散数据：数据仓库能够将分散在不同系统中的数据进行集成，使得数据更加一致和完整。
这样可以减少数据冗余和数据不一致性，提高数据的质量和可信度。
1.3 支持数据挖掘：数据仓库中的数据往往被用于数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据挖掘通过分析数据中的模式、关联和趋势等信息，从中发现隐藏在数据背后的有价值的知识和信息。
2. 数据仓库的架构和设计数据仓库的架构主要包括三个层次：数据源层、数据存储层和应用层。
数据源层包括企业内部的各种业务系统和外部的数据源，它们是数据仓库的数据来源。
数据存储层是数据仓库存储数据的地方，通常采用关系数据库进行存储。
应用层是数据仓库的前端应用，包括数据查询、报表分析、数据挖掘等功能。
在设计数据仓库时，需要考虑以下几个重要因素：2.1 数据模型：数据模型是数据仓库设计的核心。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心表为核心，围绕这个中心表连接各个维度表；雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进行了进一步的归一化。
2.2 数据抽取和加载：数据仓库通过数据抽取和加载技术将分散的数据整合到仓库中。
数据仓库与数据挖掘教程（第2版）陈文伟版课后习题答案（非常全）
第一章作业1．数据库与数据仓库的本质差别是什么？书P2（1）数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。
（2）数据库保持事物处理的当前状态，数据仓库即保存过去的数据又保存当前的数据。
（3）数据仓库的数据是大量数据库的集成。
（4）对数据库的操作比较明确，操作数量较小。
对数据仓库操作不明确，操作数据量大。
2．从数据库发展到数据仓库的原因是什么？书P1（1）数据库数据太多，信息贫乏。
如何将大量的数据转化为辅助决策信息成为了研究热点。
（2）异构环境数据的转换和共享。
随着各类数据库产品的增加，异构环境的数据也逐渐增加，如何实现这些异构环境数据的转换的共享也成了研究热点。
（3）利用数据进行事物处理转变为利用数据支持决策。
3．举例说明数据库与数据仓库的不同。
比如，银行中储蓄业务要建立储蓄数据库，信用卡要建立信用卡数据库，贷款业务要建立贷款数据库，这些数据库方便了银行的事务处理。
但是要对这些独立数据库进行决策分析就很复杂了。
因此可以把这些数据库中的数据存储转化到数据仓库中，方便进行决策。
4.OLTP(On Line Transaction Processing,联机事物处理)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。
OLAP（On Line Analytical Processing，联机分析处理）是使用多维数据库和多维分析的方法，对多个关系数据库共同进行大量的综合计算来得到结果的方法。
5.OLTP是用户的数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。
6.OLTP OLAP细节性数据综合性数据当前数据历史数据经常更新不更新，但周期性刷新一次性处理的数据量小一次处理的数据量大对响应时间要求高响应时间合理面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动7．包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分。
8．定义为关于数据的数据，描述数据仓库中数据及其环境的数据。
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教程(第2版)课后习题答案 第二章
第二章作业1.画出数据仓库的结构图，说明各部分内容。
P18当前基本数据是最近时期的业务数据，是数据仓库用户最感兴趣的部分数据量大。
随着时间的推移，有数据仓库的时间控制机制转为历史数据，轻度综合数据是从当前基本数据中提取出来的，最高一层是高度综合数据层，这一层的数据十分精炼，是一种准决策数据。
2.说明数据仓库结构图中包含轻度综合层与高度综合数据层的作用。
这些数据为什么不是临时计算出来的。
P18-19数据仓库除了存储按主题组织起来的当前详细数据外，还需要存储综合数据，这是为了适应决策需求而增加的。
在数据库中需要得到综合数据时，采用数据立方体的方法对详细数据进行综合。
在数据仓库中并不采取临时计算的方式得到综合数据，而在用户提出需要综合数据之前，就预先将可能的综合数据利用数据立方体计算好，存入综合数据层中，这种综合数据层在用户查询时，能迅速提供给用户。
3.说明数据集市与数据仓库的区别和联系。
P20联系：数据集市是一种更小，更集中的数据仓库，为公司提供了一条分析商业数据的廉价途径。
数据集市是指具有特定应用的数据仓库，主要针对某个具有战略意义的应用或者具体部门级的应用，支持用户利用已有的数据获得重要的竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案。
区别：（1）数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的，它面向企业范围内的主题。
而数据集市是按照某一特定部门的数据模型建立的。
（2）部门的主题与企业的主题之间可能存在关联，也可能不存在关联。
（3）数据集市的数据组织一般采用星型模型。
4.1、规模是小的2、特定的应用3、面向部门4、由业务部门定义，设计和开发5、由业务部门管理和维护6、快速实现7、购买较便宜8、投资快速回收9、更详细的、预先存在的数据仓库的摘要子集10、可升级到完整的数据仓库5.独立型数据集市直接从操作型环境获取数据，从属型数据集市从企业级数据仓库获取数据，带有从属型数据集市的体系结构。
6.原因：仓库管理：安全和特权管理；跟踪数据的更新；数据质量检查；管理和更新元数据；审计和报告数据仓库的使用和状态；删除数据；复制、分割和分发数据；备份和恢复；存储管理。
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
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非常重要的概念。
数据仓库是指将企业或者组织的各种数据集中存储在一个统一的数据库中，以便进行分析和决策支持。
数据挖掘是指从大量的数据中自动发现隐藏的模式、关联和规律，以提供有价值的信息。
数据仓库的建设需要经过以下几个步骤：1. 数据采集和清洗：首先，需要采集各种数据源的数据，这些数据可以来自企业内部的各个部门，也可以来自外部的供应商、合作火伴等。
然后，对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误的数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据集成和转换：将采集到的数据进行整合和转换，使其符合数据仓库的数据模型和结构。
这包括将不同数据源的数据进行映射和转换，以便能够进行统一的分析和查询。
3. 数据存储和管理：将整合和转换后的数据存储在数据仓库中。
数据仓库通常采用多维数据模型，以支持复杂的分析和查询。
此外，还需要建立索引和优化查询性能，以提高数据访问的效率。
4. 数据分析和挖掘：在数据仓库中，可以使用各种数据分析和挖掘技术来发现隐藏的模式和规律。
这包括统计分析、机器学习、数据可视化等方法。
通过对数据的分析和挖掘，可以获取有价值的信息，匡助企业做出决策和制定战略。
数据仓库的建设需要使用一些专业的软件工具和技术，例如ETL（Extract-Transform-Load）工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP（Online Analytical Processing）工具用于多维数据分析，数据挖掘工具用于模式发现和预测分析等。
数据仓库与数据挖掘在各个行业都有广泛的应用。
例如，在零售业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行销售预测、客户细分和推荐系统的构建；在金融业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行风险评估、欺诈检测和信用评分等；在医疗保健领域，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行疾病预测、诊断辅助和药物研发等。
总之，数据仓库与数据挖掘是现代企业和组织进行数据分析和决策支持的重要工具。
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。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘引言概述：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。
数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，而数据挖掘则是利用各种技术和算法来探索大量数据中的隐藏模式和关系。
本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用、优势和挑战。
一、数据仓库1.1 概念：数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统。
它将来自各个业务系统的数据进行抽取、转换和加载，构建一个统一的数据存储库，为企业决策提供支持。
1.2 特点：数据仓库具有数据集成、主题导向、时间一致性、非易失性、冗余度低等特点。
它能够帮助企业实现数据共享、数据分析和数据挖掘。
1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的业务智能、数据分析、报表生成、决策支持等领域。
通过数据仓库，企业能够更好地了解自身业务状况，优化管理决策。
二、数据挖掘2.1 概念：数据挖掘是利用各种技术和算法来探索大量数据中的隐藏模式和关系。
它可以帮助企业发现潜在的商业价值和知识，为决策提供支持。
2.2 特点：数据挖掘具有自动化、预测性、发现性、可视化等特点。
它能够帮助企业发现数据中的规律和趋势，提高决策的准确性和效率。
2.3 应用：数据挖掘广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、欺诈检测等领域。
通过数据挖掘，企业能够更好地理解市场和客户需求，提高竞争力。
三、数据仓库与数据挖掘的优势3.1 数据仓库与数据挖掘能够帮助企业实现数据集成和共享，提高数据的质量和可靠性。
3.2 数据仓库与数据挖掘能够帮助企业发现隐藏在数据中的商业价值和知识，提高决策的准确性和效率。
3.3 数据仓库与数据挖掘能够帮助企业了解市场和客户需求，优化产品和服务，提高竞争力。
四、数据仓库与数据挖掘的挑战4.1 数据仓库与数据挖掘需要大量的数据清洗、整合和建模工作，耗费时间和资源。
4.2 数据仓库与数据挖掘需要高水平的技术和专业知识，企业需要投入大量的培训和人力成本。
4.3 数据仓库与数据挖掘可能面临数据安全和隐私保护等方面的挑战，企业需要加强数据管理和风险控制。
数据仓库与数据挖掘教程（第2版）陈文伟版课后部分习题答案
数据仓库与数据挖掘教程（第2版）陈⽂伟版课后部分习题答案第⼀章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库⽤于事务处理，数据仓库⽤于决策分析;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。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、⼀次操作数据量⼩、⾯向应⽤且⽀持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、⼀次操作数据量⼤、⾯向分析且⽀持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、⼀次性处理的数据量⼩、对响应时间要求⾼且⾯向应⽤，事务驱动；OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、⼀次处理的数据量⼤、响应时间合理且⾯向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引⼊了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，⽽且还是数据仓库本⾝信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：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。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是⼀种存储技术，它能适应于不同⽤户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种⽅法和技术，从⼤量的数据中挖掘出有⽤的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策⽀持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策⽅式。
在数据仓库系统的前端的分析⼯具中，数据挖掘是其中重要⼯具之⼀。
它可以帮助决策⽤户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库与数据挖掘
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2020/11/21
数据仓库与数据挖掘
孤立点分析
• 孤立点分析
– 孤立点:一些与数据的一般行为或模型不一致的 孤立数据
– 通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃，但 在欺骗检测中却可以通过对罕见事件进行孤立 点分析而得到结论。
• 应用
– 信用卡欺诈检测
– 移动电话欺诈检测
– 客户划分
来预测数据对象的类标记，也可以用来预测不知道
的数据值，当被预测的值是数值数据时，通常称之
为预测。
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数据仓库与数据挖掘
分类和预测
例：
通过训练数据获得了如下规则：
IF 年龄=“31..40” AND 收入=“较高” THEN 信用程度=“优秀”
规则的含义：年龄在31到40之间，收入较高的情况下，这类顾 客
– 关联分析
– 分类和预测
– 聚类分析
– 孤立点分析
– 趋势和演变分析
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2020/11/21
数据仓库与数据挖掘
概念/类描述: 特性化和区分
• 概念描述：为数据的特征化和比较产生描述（当 所描述的概念所指的是一类对象时，也称为类描 述） – 特征化：提供给定数据集的简洁汇总。 • 例：对AllElectronic公司的“大客户” （年消费额$1000以上）的特征化描述： 40－50岁，有固定职业，信誉良好，等等 – 区分：提供两个或多个数据集的比较描述。 • 例：
• 模式兴趣度的客观和主观度量
– 客观度量: 基于所发现模式的结构和关于它们 的统计， 比如： 支持度、置信度等等
– 主观度量: 基于用户对数据的判断。比如：出 乎意料的、新颖的、可行动的等等
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•item •维表
item_key item_name branch type
•location •维表
location_key street city country
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式
•雪花模式：是星型模式的变种，其中某些维表是规范化的， 因而数据被进一步分解到附加的表中
time_key
Week month …
item_key branch_key location_key
•branch
branch_key
money _sold units_sold
branch_name
branch_type
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•item •维表
item_key item_name branch type_key
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•1. 数据立方体
设某BSEK北星易家连锁公司由下列关系表描述：
Customer（cust_id，name，address，age，…）
Item（item_id， name，type，price，…）
Employee （empl_id， name，salary，…）
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式 •星型模式
•time •维表
time_key
day
Week
month
…
•branch
•维表
branch_key
branch_name
branch_type
•Sales •事实表
time_key item_key branch_key location_key money _sold units_sold
purchases（trans_id， cust_id ， empl_id ，date，time，
method_paid，amount，…）
Branch（branch_id， name，address）
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•1. 数据立方体
例如，BSEK可能创建一个数据仓库sales，记录商店的销售 情况，涉及time，item和location。典型3-D立方体如图：
数据仓库与数据挖掘第2 章
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2020/11/21
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•1. 数据立方体
•数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型，多维数据模 型将数据看作数据立方体（data cube）形式。数据立 方体允许以多维对数据建模和观察，由维和事实定义
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branch_name
branch_type
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•item •维表
item_key item_name branch type_key
•location •维表
location_key street city_key
•shipping •事实表
item_key time_key from_location shipper_key money_cost
•location •维表
location_key street city_key
•type •维表
type_key type_name
•city •维表
city_key city country
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多模式可以视为星型模式集，因此称为星系模式，或 事实星座模式
➢ 雪花模式的规范化维表，可以减少冗余，便于维护，并且 节省存储空间；同巨大的事实表相比，空间节省有限 ➢ 执行查询需要更多连接操作，雪花模型可能降低浏览的性 能
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式 •雪花模式
•time
time_key day
•Sales •事实表
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式
•事实星座模式
•time
•Sales •事实表
time_key
day
time_key
Week
item_key
month …
branch_key location_key
•branch
branch_key
money_sold units_sold
units_shipped
•shipper •维表
shipper_key shipper_name location_key
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•3. 度量的分类与计算
•数据立方体度量是一个数值函数，该函数可以对数据立方 体的每一个点求值。通过对给定点的各维-值对聚集数据， 计算该点的度量值 •度量根据所用的聚集函数分成三类：分布的度量、代数的 度量、整体的度量
•time
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•location
•item
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式
•E-R数据模型适用于OLTP，而数据仓库需要简明的、 面向主题的模式，便于联机数据分析。数据仓库的数据 模型采用多维数据模型 ❖ 星型模式 ❖ 雪花模式 ❖ 事实星座模式
数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
• 1. 数据立方体
❖ 维是关于一个组织想要记录的透视或实体 ❖ 每一个维都有一个表与之相关联，该表称为维表，
它进一步描述维 ❖ 多维数据模型围绕中心主题组织，主题用事实表表
示 ❖ 事实是数值的度量，事实表包括事实的名称或度量，
以及每个相关维表的关键字
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•3. 度量的分类与计算
•分布的：一个聚集函数是分布的，如果它能以如下分布方
式进行计算
•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
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]
第一节 多维数据模型
•2. 多维数据库模式
•星型模式：是最常见的模型范式。这种模式的数据仓库包 含：一个大的事实表和一组小的维表 ➢ 事实表 包含大批数据和不含冗余的中心表 ➢ 维表 附属表，每维一个表
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数据仓库与数据挖掘第2章[1]