系统集成高级项目经理培训课件-数据仓库和数据挖掘1
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CH2数据仓库和数据挖掘的OLAPPPT课件
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概念分层
偏序相关(具体见3,4章) year
quarter
month week
day
多维数据模型的OLAP操作
上卷操作,通过维规约,在数据立方体上进行聚 集.
下钻操作,是上卷操作的逆操作,由不太详细的 数据到更详细的数据.
切片和切块,切片在给定的数据立方体的一个 维上进行选择,切块则是在两个或两个以上的 维进行选择.
定义模式的例子
定义图2-4的星型模式: 定义立方体: Define cube
sales_star[time,item,branch,location]: dollars_sold=sum(sales_in_dollars), units_old=count(*)
定义维
Define dimension time as (time_key,day,day_of_week,month,quarter, year)
s.item_key=i.item_key and s.branch_key=b.branch_key and s.loation_key=l.location_key Group by s.time_key,s.item_key,s.branch_key,s.location_ke y
全序相关 Country City
数据库设计: OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的 数据库设计. OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数 据库设计. 视图: OLTP主要关注一个企业或部门内部的当前 数据,不涉及历史数据或不同组织的数据 OLAP则相反.
访问模式: OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成. 这种系统需要并行和恢复机制. OLAP系统的访问大部分是只读操作.
数据存储从历史的角度提供信息.数据仓 库的关键结构,隐式或显式地包含时间元 素.
概念分层
偏序相关(具体见3,4章) year
quarter
month week
day
多维数据模型的OLAP操作
上卷操作,通过维规约,在数据立方体上进行聚 集.
下钻操作,是上卷操作的逆操作,由不太详细的 数据到更详细的数据.
切片和切块,切片在给定的数据立方体的一个 维上进行选择,切块则是在两个或两个以上的 维进行选择.
定义模式的例子
定义图2-4的星型模式: 定义立方体: Define cube
sales_star[time,item,branch,location]: dollars_sold=sum(sales_in_dollars), units_old=count(*)
定义维
Define dimension time as (time_key,day,day_of_week,month,quarter, year)
s.item_key=i.item_key and s.branch_key=b.branch_key and s.loation_key=l.location_key Group by s.time_key,s.item_key,s.branch_key,s.location_ke y
全序相关 Country City
数据库设计: OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的 数据库设计. OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数 据库设计. 视图: OLTP主要关注一个企业或部门内部的当前 数据,不涉及历史数据或不同组织的数据 OLAP则相反.
访问模式: OLTP系统的访问主要由短的原子事务组成. 这种系统需要并行和恢复机制. OLAP系统的访问大部分是只读操作.
数据存储从历史的角度提供信息.数据仓 库的关键结构,隐式或显式地包含时间元 素.
数据仓库与数据挖掘.第1章ppt课件
2021精选ppt
5
数据仓库在我国的发展
• 现状：数据仓库的概念已经被国内用户接受多年，但在 应用方面的收效仍很有限。
• 原因：
– 尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库标准；
– 现有的数据库系统不健全，数据积累还不够，无法提出决策 支持需求；
– 缺乏能够担负规划、设计、构建和维护数据仓库的重任的复 合型人才；
• 面向主题的数据组织方式可在较高层次上对 分析对象的数据给出完整、一致的描述，能 完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企 业的各项数据以及数据之间的联系。
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18
集成性
• 数据仓库中的数据是从原有分散的源数据 库中提取出来的，其每一个主题所对应的 源数据在原有的数据库中有许多冗余和不 一致，且与不同的应用逻辑相关。因此， 数据仓库在提取数据时必须经过数据集成， 消除源数据中的矛盾，并进行数据综合和 计算。经过数据集成后，数据仓库所提供 的信息比数据库提供的信息更概括、更本 质。
数据中隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏的”现象。
• 自80年代后期以来，联机分析处理（OLAP）和数 据挖掘技术应运而生。
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24
数据挖掘的发展
• 数据挖掘（Data Mining，简记为DM）是从关系 数据库、数据仓库、WEB数据库以及其他文件系 统中发现重要的数据模式、规律的过程，因此又 称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database, 简记为KDD），它是OLAP的高级阶 段。
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9
分析型处理
• 分析型处理：用于管理人员的决策分析，例 如DSS、 EIS、和多维分析等。它帮助决策 者分析数据以察看趋向、判断问题。分析型 处理经常要访问大量的历史数据，支持复杂 的查询。在分析型处理中，并不是对从事务 型处理环境 中得到的细节数据进行分析。分 析型处理过程中经常用到外部数据。
数据仓库与数据挖掘ppt课件
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2
企业面临的问题
• 经过多年的计算机应用和市场积累，许多 企业保存了大量原始数据和各种业务数据, 它是企业生产经营活动的真实记录，由于 缺乏集中存储和管理，这些数据不能为本 企业加以利用, 不能进行有效的统计、分析 及评估，无法将这些数据转换成企业有用 的信息
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3
数据爆炸：
• 例如，事务处理应用一般需要的是当前数 据，主要考虑较短的响应时间；而分析处 理应用需要是历史的、综合的、集成的数 据，它的分析处理过程可能持续几个小时， 从而消耗大量的系统资源。
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10
• 人们逐渐认识到直接用事务处理环境来支 持DSS是行不通的。要提高分析和决策的 有效性，分析型处理及其数据必须与操作 型处理及其数据分离（不能都在一个数据 库环境中）。必须把分析型数据从事务处 理环境中提取出来，按照DSS处理的需要 进行重新组织，建立单独的分析处理环境。
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17
经典案例——尿布与啤酒
• 在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与 啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇 怪的举措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。这可不是 一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔 玛连锁超市的真实案例。
• 原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱 咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布 的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这个发现为商家带 来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数 据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们 什么样的启示呢？
13
特征及体系结构
• 数据仓库的特征 • 数据仓库的体系结构
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数据仓库与数据挖掘PPT课件
2．雪花模型
雪花模型是对星型模型的一个扩展，每个维表都可以 向外连接多个维表。雪花模型是对星型模型的维表进一步 标准化，维表分解成与事实表直接关联的主维表和与主维 表关联的次维表。它的优点是通过最大限度的减少存储量 以及将较小的标准化表而不是较大的非标准化表联合在一 起来改善查询性能。由于采用标准化及维的较低粒度，雪 花模型增加了应用程序的灵活性，但由于雪花模型增加了 连接操作的次数，因而也增加了查询的复杂性。
相关性网络是微软决策树算法创建的模型 视图，聚类挖掘模型没有相关性网络。
携手共进，齐创精品工程
Thank You
世界触手可及
时间、病种、患者、……；区域、产品、…… 时间维度：年、月、日 病种维度：ICD主类、ICD次类、ICD子类、疾病名称 患者维度：所属科室、经诊医师、患者（成员属性：性别、 年龄、身份、费用类别、手术情况、入院方式、入院病情、 出院方式、治疗结果、就诊次数、所患疾病等） 治疗结果：只有一个级别
度量值：主要是数值型字段，如：费用 金额、住院天数等
男性 80％
女性20％
年龄<=48 5％
男性 52％
女性 48％
司机 医生 律师 其他 33％ 31％ 28％ 8％
居住地为 省会城市 或直辖市
82%
居住地非 省会城市 或直辖市
18%
子女数
>=2 85％
子女数
<2 15％
医生 律师 其他 43％ 45％ 12％
决策树分析模型
聚类模型
聚类分析是一种间接的数据挖掘方法，它 是用来查找多维空间中的自然分组，通过 提取数据之间的共同点来发现隐藏在数据 中的规律。
利用数据仓库解决四种类型的问题:
1. 2005年10月25日肝脏外科的住院人次数 是多少?
雪花模型是对星型模型的一个扩展，每个维表都可以 向外连接多个维表。雪花模型是对星型模型的维表进一步 标准化，维表分解成与事实表直接关联的主维表和与主维 表关联的次维表。它的优点是通过最大限度的减少存储量 以及将较小的标准化表而不是较大的非标准化表联合在一 起来改善查询性能。由于采用标准化及维的较低粒度，雪 花模型增加了应用程序的灵活性，但由于雪花模型增加了 连接操作的次数，因而也增加了查询的复杂性。
相关性网络是微软决策树算法创建的模型 视图，聚类挖掘模型没有相关性网络。
携手共进，齐创精品工程
Thank You
世界触手可及
时间、病种、患者、……；区域、产品、…… 时间维度：年、月、日 病种维度：ICD主类、ICD次类、ICD子类、疾病名称 患者维度：所属科室、经诊医师、患者（成员属性：性别、 年龄、身份、费用类别、手术情况、入院方式、入院病情、 出院方式、治疗结果、就诊次数、所患疾病等） 治疗结果：只有一个级别
度量值：主要是数值型字段，如：费用 金额、住院天数等
男性 80％
女性20％
年龄<=48 5％
男性 52％
女性 48％
司机 医生 律师 其他 33％ 31％ 28％ 8％
居住地为 省会城市 或直辖市
82%
居住地非 省会城市 或直辖市
18%
子女数
>=2 85％
子女数
<2 15％
医生 律师 其他 43％ 45％ 12％
决策树分析模型
聚类模型
聚类分析是一种间接的数据挖掘方法，它 是用来查找多维空间中的自然分组，通过 提取数据之间的共同点来发现隐藏在数据 中的规律。
利用数据仓库解决四种类型的问题:
1. 2005年10月25日肝脏外科的住院人次数 是多少?
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
数据仓库和数据挖掘课件
Discoverer 支持下面的新特性:
• 自动摘要管理 • oracle 应用的支持 • 标志 • 改变计划业主 • 分析功能
想要一部手机 ？
经常跨省旅行 ？
有两个女 儿？
为她提供：
1. 覆盖域更广的 2. 数字电话计划 2. 针对她女儿的
3. 应急计划
Oracle Express系列
• 通过使用Oracle Express ：
• 利用DM，公司能够提高在客户关系管理（CRM），企业 资源计划（ERP），网页入口和无线应用等商务智能方 面的能力。
– 鉴别最有利可图的消费者，避免客户流失 – 获得新客户，对已有客户进行交叉销售 – 检测欺诈行为 – 预测零件质量 – 寻找病人、药品和疗效之间的关系
数据挖掘功能的内嵌
• Oracle9i Data Mining 将数据挖掘功能嵌入
Oracle9i 数据库中，用于分类、预报和关联。 所有的模型构建、评分、以及元数据管理操作 经由基于 Java 的 API 来启动并完全在该关系 数据库中发生。
–采用贝叶斯法则进行预测和分类 –运用关联规则检测隐藏于数据库中“相关”或并发
事件 –自动提取商务信息并将其整合在其他应用软件之中
基于 Java 的 API
Oracle Warehouse Builder
• OWB是Oracle Developer Suits 中的一个组件， 是用于设计、实现、和管理企业数据仓库和数 据集市的集成系统。
• 通过向导驱动的用户界面来进行数据映射、元 数据导入，利用预定义的转换库，能够减少设 计和实施时间。
• 自动生成代码，并且通过校验程序保证编码的 正确性和唯一性，按照部署的要求生成不同的 编码类型。
数据仓库和数据挖掘PPT课件
客户细分
通过对客户的行为、偏好、资产等数据的分析，可以将客 户划分为不同的细分市场，为精准营销和服务提供支持。
投资决策
通过对历史数据的挖掘和分析，可以发现市场趋势和预测 未来走势，为投资者提供科学的投资决策依据。
电商行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
电商行业是数据仓库和数据挖掘应用的另一个重 要领域，通过对用户行为、商品销售、市场趋势 等数据的分析和挖掘，可以优化营销策略、提高 用户体验和销售额。
03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
总结词
数据挖掘是从大量数据中提取出有用 的信息和知识的过程。
详细描述
数据挖掘是一种从大量数据中通过算 法搜索隐藏在其中的信息、模式和关 联性的过程。这些信息可以用于决策 支持、预测趋势和行为等。
数据挖掘过程
总结词
数据挖掘过程包括数据预处理、数据探索、模型建立 和评估等步骤。
02
数据仓库基础
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统，用于存储和管理企业的结构化数据。
详细描述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据存储环境，用于支持管理 决策和业务操作。它通常包含历史数据，并支持对数据的分析和查询。
数据仓库架构
总结词
数据仓库架构包括数据源、ETL过程、数据 存储和数据访问等组成部分。
05
数据仓库和数据挖掘的实 际应用案例
金融行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
金融行业是数据仓库和数据挖掘应用的重要领域，通过对 大量数据的分析和挖掘，可以提供风险控制、客户细分、 投资决策等方面的支持。
风险控制
金融机构可以利用数据仓库和数据挖掘技术，对海量的交 易数据进行实时监控和异常检测，及时发现和预防潜在的 金融风险。
数据仓库和数据挖掘技术ppt课件
5
精选编辑ppt
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
8
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。
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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
8
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。
数据仓库与数据挖掘培训课件
数据挖掘定义
技术角度的定义
数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完全 的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中， 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜 在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同 义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。
这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实 的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知 识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不 要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现 问题。
金子（知 识）
概述
数据挖掘是八十年代投资AI研究项目失败后，AI转 入实际应用时提出的。它是一个新兴的，面向商业应用的 AI研究。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智 能联合会议的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现 （Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
• 起初，两类数据放到一起，即分散存储在各底层 的业务数据库中。
• 后来，随着企业规模的扩展、数据量的增加、以 及希望在决策分析时得到更多支持需求的日益迫 切，并且考虑保证原有事务数据库的高效性与安 全性。因此将分析型数据与事务型数据相分离， 单独存放，即形成了所谓的数据仓库。
➢ 数据仓库与数据库的关系
不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银 行中储蓄业务、信用卡业务分别要建立储蓄数据库 和信用卡数据库。
数据库是为满足事务处理需求建立的，在帮助人们 进行决策分析时显得不适用。（举例）
➢ 数据库的局限性
传统数据库所能做到的只是对已有的 数据进行存取以及简单的查询统计，即使 是一些流行的OLAP工具，也无非是另一种 数据展示方式而已。人们仍然无法发现数 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。这也直接导致 了目前“数据爆炸但知识匮乏”的现状。
数据仓库与数据挖掘演示稿PPT教案
➢ COM服务器：它是一个模块，可以是EXE、DLL或是OCX，它 们包含COM对象的实现代码。一个COM服务器由一个或多个 COM对象组成，对象在服务器内部实现。一个COM服务器可 以为多个客户提供服务，客户也可以连接到不同的服务器。一 个COM服务器就是一个向客户应用或库提供服务的应用或库 （如DLL）。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
第4页/共59页
5
分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
第4页/共59页
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分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据仓库与数据挖掘PPT共48页
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智，自知者明。胜人者有力，自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
数据仓库与数据挖掘
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊，可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比
数据仓库与数据挖掘技术教案PPT
使用第1步找到的频集产生期望的规则 apriori算法的详细介绍见课本。
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
❖ 2 频集算法的几种优化方法
基于划分的方法 基于hash的方法 基于采样的方法 减少交易的个数
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
比如Support(X=>Y )=同时购买商品X和Y的交易数总交易数 同时交易数据集D中具有置信度c，即D中包含X的事务至少有c%同时也包含Y,描述
为：confidence(X=>Y)= 比如购买了商品X，同时购买商品Y可信度，confidence(X=>Y)=同时购买商品X和Y
的交易数购买了商品X的交易数 一般称满足一定要求的规则为强规则。通常称满足最小支持度和最小置信度的关联
X13=(30~40,高,Y, 一般,Y)；X14=(>40,中,N, 很好,N)
6.1 分类规则挖掘
6.1.2 决策树 1．决策树的构造过程
决策树的构造算法：
决策树的构造算法可通过训练集T完成，其中T={<x,cj>}，而 x=(a1,a2,…,an)为一个训练实例，它有n个属性，分别列于属性表 (A1,A2,…,An)中，其中ai表示属性Ai的取值。Cj∈C={C1,C2,…,Cm}为x 的分类结果。从属性表中选择属性Ai作为分类属性；若属性Ai的取值有ki 个，则将T划分为ki个子集，T1,…,Tki，其中Tij={<x,C>|<x,C>}∈T，且x 的属性取值A为第i个值；接下来从属性表中删除属性Ai；对于每一个 Tij(1≤j≤K1)，令T=Tij；如果属性表非空，返回第1步，否则输出。
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
❖ 2 频集算法的几种优化方法
基于划分的方法 基于hash的方法 基于采样的方法 减少交易的个数
6.3 数据挖掘的关联算法
6.3.2 简单形式的关联规则算法（单维、单层和 布尔关联规则）
比如Support(X=>Y )=同时购买商品X和Y的交易数总交易数 同时交易数据集D中具有置信度c，即D中包含X的事务至少有c%同时也包含Y,描述
为：confidence(X=>Y)= 比如购买了商品X，同时购买商品Y可信度，confidence(X=>Y)=同时购买商品X和Y
的交易数购买了商品X的交易数 一般称满足一定要求的规则为强规则。通常称满足最小支持度和最小置信度的关联
X13=(30~40,高,Y, 一般,Y)；X14=(>40,中,N, 很好,N)
6.1 分类规则挖掘
6.1.2 决策树 1．决策树的构造过程
决策树的构造算法：
决策树的构造算法可通过训练集T完成，其中T={<x,cj>}，而 x=(a1,a2,…,an)为一个训练实例，它有n个属性，分别列于属性表 (A1,A2,…,An)中，其中ai表示属性Ai的取值。Cj∈C={C1,C2,…,Cm}为x 的分类结果。从属性表中选择属性Ai作为分类属性；若属性Ai的取值有ki 个，则将T划分为ki个子集，T1,…,Tki，其中Tij={<x,C>|<x,C>}∈T，且x 的属性取值A为第i个值；接下来从属性表中删除属性Ai；对于每一个 Tij(1≤j≤K1)，令T=Tij；如果属性表非空，返回第1步，否则输出。
项目整体管理之系统集成项目经理培训资料(精品PPT)
第十五页，共四十六页。
制订工程 方案 (gōngchéng)
团队工作方法
工程组经理与各小组成员共同讨论确定工 程目标及约束条件。
工程方案须经过工程组与用户、高级管理 共同评审(pínɡ shěn)前方能执行
第十六页，共四十六页。
制订 工程方案 (zhìdìng)
工作分解(fēnjiě)方法
执
开展组织级工程变更管理
更
行
取得高级(gāojí)管理层的支持
第八页，共四十六页。
简介(jiǎn jiè)：建立工程管理标准体 系
项目开发和管理工作方针
组织过程管理
组织过程改进与 发布活动 SEPG活 动
组织培训活动
项目立项活动 项目结项活动 阶段评审活动 项目变更管理
项目管理
项目计划与控制 风险管理活动 项目培训活动
第三页，共四十六页。
简介(jiǎn jiè)
工程(gōngchéng)整体管理的内涵
开发活动
目标
管理活动
范围 任务
二者的有效衔接
过程 工作进度 资源配置
实施 风险管理 过程控制
第四页，共四十六页。
简介
什么是工程整体管理？ 从全局的观点出发,以工程全体利益最大
化为目标(mùbiāo),以工程各专项管理的协调与 统一为主要内容,所开展的综合性管理过 程。
第四十一页，共四十六页。
综合 变更控制 (zōnghé)
配置(pèizhì)管理系统
公共工作空间 (Baseline&Change Control)
个人工作空间 (Version History)
受控库
工作库
第四十二页，共四十六页。
一组完整 的基线
制订工程 方案 (gōngchéng)
团队工作方法
工程组经理与各小组成员共同讨论确定工 程目标及约束条件。
工程方案须经过工程组与用户、高级管理 共同评审(pínɡ shěn)前方能执行
第十六页，共四十六页。
制订 工程方案 (zhìdìng)
工作分解(fēnjiě)方法
执
开展组织级工程变更管理
更
行
取得高级(gāojí)管理层的支持
第八页，共四十六页。
简介(jiǎn jiè)：建立工程管理标准体 系
项目开发和管理工作方针
组织过程管理
组织过程改进与 发布活动 SEPG活 动
组织培训活动
项目立项活动 项目结项活动 阶段评审活动 项目变更管理
项目管理
项目计划与控制 风险管理活动 项目培训活动
第三页，共四十六页。
简介(jiǎn jiè)
工程(gōngchéng)整体管理的内涵
开发活动
目标
管理活动
范围 任务
二者的有效衔接
过程 工作进度 资源配置
实施 风险管理 过程控制
第四页，共四十六页。
简介
什么是工程整体管理？ 从全局的观点出发,以工程全体利益最大
化为目标(mùbiāo),以工程各专项管理的协调与 统一为主要内容,所开展的综合性管理过 程。
第四十一页，共四十六页。
综合 变更控制 (zōnghé)
配置(pèizhì)管理系统
公共工作空间 (Baseline&Change Control)
个人工作空间 (Version History)
受控库
工作库
第四十二页，共四十六页。
一组完整 的基线