数据仓库应用实例
数据仓库与数据挖掘实例分析
数据仓库与数据挖掘实例分析摘要：数据仓库与数据挖掘技术的应用主要在于构建企业的决策支持系统，以协助企业提高自身竞争力。
作为近年来刚刚兴起并逐步发展起来的一门新兴交叉学科，数据仓库与数据挖掘涉及到了许多领域的知识，也包括许多概念、理论、设计方法及挖掘算法，这些内容比较繁杂且不易理解，对于初学者而言，学习起来颇为困难。
针对此问题，通过实例加以说明，以期为初学者提供某些帮助。
关键词：数据仓库；数据挖掘；决策树0 引言数据仓库与数据挖掘是近年来刚刚兴起并逐步发展起来的一门新兴交叉学科，它把对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，并提供决策支持。
此门学科涉及到许多领域的知识，包括数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算、机器学习等，汇集了多门学科的知识并在综合运用这些学科知识的基础上产生出新的知识和方法。
此门学科的应用主要在于构建企业的决策支持系统，此系统正是目前帮助企业提高自身竞争力的重要手段。
在数据仓库与数据挖掘学科中涉及了许多概念、设计方法及诸多挖掘算法，本文将就其中的一些内容结合SQL Server Analysis Service 应用实例加以阐述与说明，以加深对理论的理解，并逐步掌握此门学科所提供的更多技术。
总体来讲，构建一个企业的决策支持系统主要有两个阶段，第一个阶段是创建企业的数据仓库，第二个阶段是在数据仓库的基础上进行数据挖掘。
这两个阶段的工作相辅相成，数据仓库是基础，数据挖掘是在数据仓库之上的高层应用，两者需要整体规划、分步实施。
下面分别就这两部分内容结合实例加以阐述。
1 数据仓库的规划与设计数据仓库是一个面向主题的、集成的，时变的、非易失的数据集合，支持部门管理的决策过程，数据中的每一个数据单元在实践上都是和某个时刻相关的。
数据仓库也被看作是某个组织的数据存储库，用于支持战略决策。
数据仓库的功能是以集成的方式存储整个组织的历史数据，这些数据会影响到这个组织和企业的多个方面。
大数据应用案例
四大经典大数据应用案例解析什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。
在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
数据挖掘是如何解决问题的?本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。
下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。
而Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
一、尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。
一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。
那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。
经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
数据仓库
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数据仓库的数据模型
面向用户的需求
概念模型
细 化层 次
信息包图 逻辑模型
星型图模型
物理数据模型 更详细的 技术细节
物理模型
24
概念模型
由于大多数商务数据是多维的， 但传统的数据模型表示三维以 上的数据有一定困难。概念模 型简化了这个过程并且允许用 户与开发者和其他用户建立联 系：
源数据 数据准备区
数据仓库
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数据净化
当数据从源数据库中提取到数据准备区后，必须先进行数 据净化才可以装载到数据仓库中去。数据净化主要指对数 据字段的有效值检验。有效值的检验通常包括：范围检验、 枚举字段取值和相关检验。范围检验要求数据保证落在预 期的范围之内，通常对数据范围和日期范围进行检验，如 对任何在指定范围之外的日期的发票都应删除。枚举字段 取值指对一个记录在该字段的取值，若不在指定的值中， 则应该删除。相关检验要求将一个字段中的值与另外一个 字段中的值进行相关检验，即在数据库中某个字段应与另 一个字段形成外键约束。
3
事务型处理数据和分析型处理数据的区别
特性 OLTP 计 数据 汇总 视图 工作单位 存取 关注 操作 访问记录数 用户数 DB规模 优先 度量
操作处理 事务 办事员、DBA、数据库专业人员 日常操作 基于E-R，面向应用 当前的；确保最新 原始的，高度详细 详细，一般关系 短的、简单事务 读/写 数据进入 主关键字上索引/散列 数十个 数千 100MB到GB 高性能，高可用性 事务吞吐量
数据仓库
Data Warehouse
1
事务型处理
事务型处理：即操作型处理，是指对数据库的联机操作 处理OLTP。事务型处理是用来协助企业对响应事件或 事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应 用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单 查询等（大量、简单、重复和例行性）。 在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的 大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处 理的时间短。
数据仓库、数据挖掘和OLAP分析及其应用实例
ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： 饱 Ｗ ａｅｈ ｕｓ Ｄ ａ Ｍ ｉ ｎ ＯｎＬｉ Ｄａ ｒ ｏ ｅ； ｎｉｇ； ｎｅ Ａｎａｙ ｉａ ｌｔ ｌ ｃ Ｐｒｃ ｓｉ ｇ（） ｏ ｅ ｓｎ （Ｌ ）
中 图 分 类号 ： ３ ； ９ ９ ３ ＴＰ ９１ＴＮ １ ．
文献 标识 码 ： Ａ
２ １ 数 据仓 库 ．
张 升 文 。张 少仲 １ 大 连 海 事 大 学 计 算 机 科 学 与技 术 学院 ， 宁 大 连 １ ６ ２ ；． 连 海 事 大 学 海 ， （． 辽 １０ ６２ 大
辉 科 技 开 发 有 限 公 司 。 宁 大 连 １ ６２ ） 辽 １ ０ ６
Ｚ Ａ Ｈ ＮＧ ｈ ｎ － ｎ Ｚ ＡＮＧ ｈ ｏｚ ｏ ｇ（ ｄ ｎ Ｍａ ｉ ｍｅＵｎｖ ｒ ｔ ， ＇￣ｔ Ｌ １ ０ ６ Ｃ ｉａ Ｓ ｅ ｇ ｗｅ ， Ｈ Ｓ ａ － ｈ ｎ Ｄｕ ａ ｒ ｉ ｉ ｔ ｉｅＡ ｙ Ｄｄ ｌ Ｎ １ ６ ２ ， ｈｎ ） ＊ ｌ 摘 要 ； 日益激 烈 的市 场 竞 争 中． 量信 息的 存储 、 在 海 挖掘 而
个 性 化 的 服 务 。 因 此 。 户 会 把 业 务 交 给 那 些 能 满 足 客
为中心 。 行 事 务处理 、 处理 到 决 策分 析 等各 种 类型 进 批 的数 据 处 理 工 作 。 要 提 高 分 析 及 决 策 的 效 率 和 有 效 性 ， 析 型处 理 及其 数 据 必 须 与 操 作 型 处 理 及 其 数 据 分 相分 离 。这 种分 离 ． 清 了 数 据 处 理 的分 析 型 环 境 与 划 操 作型 环 境 之 间的界 限 ， 而 由原 来 的 以单 一 数 据 库 从 为 中心的 数据 环境 发 展 为一 种 新 的体 系化 环 境 把 分 析型 数据 从 事 务处理 环 境 中提 取 出 来 ， 立 单 独 的 分 建 析处 理环 境 ． 据 仓 库 正 是 为 了构 建 这 种新 的 分 析 处 数 理 环境而 出现 的一 种 数据 存储 和 组 织技 术 。 数据 仓 库 不是 为 了 存 储 数 据 ， 是 为 决 策 支 持 更 而 好地 组织 企 业 内所有 可能 收集 到 的 数据 。建 立 数 据仓 库 不是 目的． 是进 行决 策 支持 的 中 间环 节 ， 证 数 据 只 保 的一致性 、 确 性 、 合性 、 准 综 易用 性 、 为各 种决 策 支 持方 案提 供 统 一 的数 据潭 。 倒 如 ， 客 户 为 中 心 的数 据 仓 以 库 是根 据 客 户管理 的需 求 ． 企 业 所 有 可 能 和 客 户 相 对 关 的 数据 进 行重 组 ． 得 企 业 对 自己的 客 户具 有 统 一 使 的认 识。 数 据仓库 的 要 素包 含 以下 几 十方 面 ：
clickhouse应用场景及实例
clickhouse应用场景及实例clickhouse是一个开源的列式数据库管理系统，它被设计用于处理大规模的数据分析任务。
由于其高性能和可扩展性，clickhouse被广泛应用于各种场景中。
一、实时数据分析clickhouse的主要应用场景是实时数据分析。
它可以处理大规模的数据集，并能够在毫秒级的时间内返回查询结果。
这使得clickhouse非常适合于需要快速分析大量数据的场景，如广告实时投放、用户行为分析、日志分析等。
例如，在广告实时投放领域，广告主需要根据用户的行为和属性，实时对广告进行投放决策。
clickhouse可以存储和处理海量的用户行为数据，通过复杂的查询和分析，帮助广告主实时调整广告投放策略，提高广告的转化率和ROI。
二、实时监控与报警clickhouse还可以用于实时监控和报警系统。
通过将监控数据存储到clickhouse中，可以实时地对系统的各项指标进行分析和监控。
当系统出现异常情况或达到预警阈值时，clickhouse可以立即触发报警机制，通知相关人员进行处理。
例如，在互联网运营中心，运维人员需要实时监控服务器的负载、网络流量、数据库连接数等指标。
clickhouse可以实时收集和存储这些指标，并提供强大的查询和分析功能，帮助运维人员快速发现系统的异常情况，并及时采取措施进行处理。
三、数据仓库与BI分析clickhouse还可以作为数据仓库和BI分析平台的底层存储引擎。
通过将数据导入clickhouse，可以快速建立数据模型和指标体系，提供给BI工具进行查询和分析。
例如，在电商行业，企业需要对销售额、订单量、用户行为等数据进行分析，以便制定营销策略和优化运营。
clickhouse可以作为数据仓库，存储大量的销售数据，并提供强大的查询和分析能力，帮助企业进行销售数据的多维度分析，发现潜在的业务机会和问题。
四、日志存储与分析clickhouse还可以用于大规模日志的存储和分析。
数据存储与管理技术的应用实例
数据存储与管理技术的应用实例随着信息技术的不断发展，数据存储与管理技术在各个领域得到了广泛的应用。
数据存储与管理技术是指通过各种技术手段来有效地存储和管理数据，以满足各种应用需求。
本文将介绍几个数据存储与管理技术的应用实例，以展示其在现实生活中的重要性和价值。
1. 云存储技术在数据备份中的应用云存储技术是一种将数据存储在云端服务器上的技术。
它通过将数据存储在多个物理服务器上，实现了数据的备份和冗余存储，从而保证了数据的安全性和可靠性。
云存储技术在数据备份中得到了广泛的应用。
例如，许多企业会将重要的业务数据备份到云端，以防止数据丢失或损坏。
此外，个人用户也可以使用云存储服务将自己的照片、视频等数据备份到云端，以免丢失。
2. 数据仓库技术在商业智能中的应用数据仓库技术是一种将多个数据源中的数据集中存储起来，以支持数据分析和决策的技术。
数据仓库技术在商业智能中得到了广泛的应用。
例如，一家电商企业可以使用数据仓库技术将销售数据、用户行为数据等存储在一个统一的数据库中，然后通过数据分析工具对数据进行挖掘和分析，以发现潜在的商机和优化运营策略。
3. 分布式数据库技术在大规模应用中的应用分布式数据库技术是一种将数据存储在多个物理节点上的技术，以支持大规模应用的需求。
分布式数据库技术在许多大型互联网企业中得到了广泛的应用。
例如，一家电商企业可以使用分布式数据库技术将用户数据、商品数据等存储在多个服务器上，以支持高并发的用户访问和查询需求。
此外，分布式数据库技术还可以提高系统的容错性和可扩展性，从而提高系统的稳定性和性能。
4. NoSQL数据库技术在大数据应用中的应用NoSQL数据库技术是一种非关系型数据库技术，它通过键值对或文档的形式来存储数据，以支持大数据应用的需求。
NoSQL数据库技术在大数据应用中得到了广泛的应用。
例如，一家社交网络企业可以使用NoSQL数据库技术来存储用户的社交关系数据、动态数据等，以支持海量数据的快速读写和查询。
数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式
数据库数据仓库设计实例星型模式与雪花模式数据库数据仓库设计实例：星型模式与雪花模式数据仓库是指一个用于集成、存储和管理企业中大量历史、不同来源的数据的数据库。
在设计数据仓库时，我们需要考虑到如何最好地组织数据以满足分析和查询的需求。
星型模式和雪花模式是两种常见的数据仓库设计模式，本文将介绍它们的特点、应用场景以及优缺点。
一、星型模式星型模式是最简单和最直接的数据仓库设计模式之一。
它由一个中心的事实表和多个与之相关的维度表组成。
在星型模式中，事实表包含着企业中的业务事实，如销售金额、销售数量等。
每一条记录都与一个或多个维度表关联，维度表包含着描述业务事实的维度属性，如时间、地点、产品等。
事实表和维度表之间通过外键关联。
星型模式的主要特点是简单、易于理解和查询性能较高。
通过将数据分散到多个维度表中，星型模式提供了更好的数据查询性能。
此外，星型模式还具有较好的扩展性，因为维度表之间是独立的，并可以根据需求进行增加或修改。
然而，星型模式也有一些缺点。
首先，维度表之间的关系相对简单，无法表达一些复杂的业务关系。
其次，事实表中的数据冗余较多，可能浪费存储空间。
最后，当数据模型变得更加复杂时，星型模式的设计和维护会变得困难。
二、雪花模式雪花模式是星型模式的一种扩展，它在维度表中引入了层次结构，使得维度表不再是扁平的结构，而是具有层级关系。
在雪花模式中，维度表不仅包含维度属性，还包含了维度属性之间的关系。
这些关系通过将维度表进一步规范化来实现，使得维度表呈现出树状结构。
如一个产品维度表可以包含产品组、产品类别、产品子类等属性。
雪花模式的主要优点是可以更好地表达复杂的业务关系和层次关系。
通过规范化维度表，我们可以灵活地组织数据，并支持更复杂的分析查询。
此外，雪花模式还可以提供更好的数据一致性和维护性。
然而，雪花模式也有一些缺点。
首先，相对于星型模式而言，查询性能可能会稍差一些。
由于维度表的层次结构，查询需要多次连接和搜索。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解1. 简介医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是指用于管理和处理医院业务运转所需的信息的一种计算机化系统。
医院作为一个庞大而复杂的组织，会产生大量的数据，这些数据的收集、存储、处理和分析对于医院的运营和决策具有重要意义。
医院数据仓库就是为了满足这一需求而建立的一种数据管理和分析系统。
本文将以一个医院数据仓库实例为例，介绍HIS的医院数据仓库实现的过程和关键要点。
2. 数据仓库架构HIS的医院数据仓库主要由以下几个核心组件构成：•数据源层（Source Layer）：负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。
数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。
•数据存储层（Storage Layer）：负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。
•数据管理层（Management Layer）：负责管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的工作。
•数据应用层（Application Layer）：提供给医院管理层、医生和研究人员等用户使用的各种数据分析和可视化工具。
3. 数据抽取和清洗在数据仓库的实施过程中，数据抽取和清洗是一个非常关键的步骤。
医院的业务系统中的数据格式和结构多种多样，需要通过数据抽取工具将其转换成统一的格式，以便进行后续的分析和挖掘。
数据的抽取可以采用多种方式，常见的包括定时导出和实时数据同步。
根据具体的需求，可以选择适合的数据抽取方式。
数据清洗是数据仓库实施过程中非常重要的一环。
由于医院业务系统中的数据多样性和复杂性，常常会出现数据中的噪声、重复、缺失等问题。
数据清洗的目标是保证数据的一致性和准确性，以及清除数据中的噪声。
4. 数据建模和维度设计数据建模是医院数据仓库设计的核心工作之一。
在数据建模过程中，需要根据医院业务需求确定合适的维度和度量，以及它们之间的关系和层次结构。
数仓案例 宽表
数仓案例宽表
宽表在数据仓库中是一种常见的数据结构，主要用于处理多维数据集。
以下是一个宽表的案例：
假设我们有一个电商平台的销售数据仓库，其中包含多个维表和事实表。
维表包括产品、时间、用户、商家等，事实表则记录了每个维表属性与销售量、销售额等指标的关联关系。
为了方便分析和查询，我们可以将事实表和多个维表相关联，加工成轻度汇总的宽表。
这个宽表将包含事实表中的所有维度和度量，以及根据需要进行轻度汇总的数据。
例如，我们可以将销售事实表与产品、时间、用户和商家维表相关联，生成一个包含产品名称、时间、用户ID、商家ID、销售额和销售量等列的宽表。
这个宽表将为数据分析师提供更方便的查询和分析基础，帮助他们快速了解销售情况、产品趋势和市场表现等。
除了宽表之外，数据仓库中还有其他的数据结构，如星型模型和雪花型模型。
每种数据结构都有其适用的场景和优势，选择合适的数据结构可以提高数据仓库的性能、可扩展性和灵活性。
数据仓库3NF基础理论和实例
数据仓库3NF基础理论和实例⼀、引⾔ 最近在梳理⼤数据模式下的数据仓库数据模型，花了点时间，系统的回顾⼀下传统数据仓库数据模型设计的理论，作为笔记分享给⼤家，很多资料来⾃互联⽹和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉，⽆剽窃之⼼，共勉吧。
⼆、3NF（1）1NF-⽆重复的列 数据库表的每⼀列都是不可分割的基本数据项，同⼀列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。
如果出现重复的属性，就可能需要定义⼀个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为⼀对多关系。
在第⼀范式（1NF）中表的每⼀⾏只包含⼀个实例的信息。
简⽽⾔之，第⼀范式就是⽆重复的列。
说明：在任何⼀个关系数据库中，第⼀范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满⾜第⼀范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
（2）2NF-部分依赖 ⾮主属性完全依赖于主键[消除⾮主属性对主码的部分函数依赖]。
第⼆范式（2NF）是在第⼀范式（1NF）的基础上建⽴起来的，即满⾜第⼆范式（2NF）必须先满⾜第⼀范式（1NF）。
第⼆范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或⾏必须可以被唯⼀地区分。
为实现区分通常需要为表加上⼀个列，以存储各个实例的唯⼀标识。
例如员⼯信息表中加上了员⼯编号（emp_id）列，因为每个员⼯的员⼯编号是唯⼀的，因此每个员⼯可以被唯⼀区分。
这个唯⼀属性列被称为主关键字或主键、主码。
第⼆范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。
所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字⼀部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这⼀部分应该分离出来形成⼀个新的实体，新实体与原实体之间是⼀对多的关系。
为实现区分通常需要为表加上⼀个列，以存储各个实例的唯⼀标识。
简⽽⾔之，第⼆范式就是属性完全依赖于主键。
（3）3NF-传递依赖 属性不依赖于其它⾮主属性[消除传递依赖]。
满⾜第三范式（3NF）必须先满⾜第⼆范式（2NF）。
简⽽⾔之，第三范式（3NF）要求⼀个数据库表中不包含已在其它表中已包含的⾮主关键字信息。
第8章数据仓库开发实例
5.客户维 超市的客户维度可以包含客户账号、姓名、地址、所在地区、邮政编码、电子信箱、 、日常活动范围、出生日期、收入、孩子数量、住房和汽车等内容。在客户维中的地址由于客户可能会给出其家庭地址、工作地址或其它一些常用地址，因此在维表中可以设置4个地址，对于 的设置也是出于相同因素的考虑。在数据仓库的应用中有时需要对客户按照不同的地区进行分析，为此，在维表中就按照省、市、县（区）邮政编码进行地区的设置。性别、婚姻状况、家庭人口、住房条件和自有汽车情况均是超市销售管理人员对超市营销策略进行分析的主要依据。出于超市营销策略制定的考虑，还需要了解客户的日常活动范围，以便有针对性地进行促销广告的发送。
超市营销数据仓库事实表模型
超市营销主题 日期关键字 门市关键字 商品关键字 促销关键字 商品销售编号 商品销售量 商品销售额 商品成本 商品销售利润
日期维 日期关键字
商品维 商品关键字
门市维 门市关键字
促销维 促销关键字
客户维 客户关键字
超市营销数据仓库事实表模型
从销售系统中可直接获取商品销售量、销售单价、商品成本。但管理人员考察超市的营销策略时，需要考虑营销策略和相应的商品销售利润。商品销售利润可以直接通过商品销售量、销售单价和商品成本计算获得，但商品销售利润具有良好的可加性，管理人员又经常需要查看。将利润数据存放在事实表中可大大减少数据仓库工作时的工作量，还可以保证所有用户在使用商品销售利润这一重要数据时的一致性。 商品销售单价对于计算商品利润十分重要，但将某个商品一段时间内的所有销售单价相加是毫无意义的。管理人员可能只对某一时间段内某个商品的平均销售价感兴趣。平均销售价格可以用该时间段内的商品销售额除以商品销售量获取。在事实表中可以不用商品销售单价，代之以商品销售额，销售额也常常是管理人员衡量营销策略好坏的重要指标。
中国银行的大数据应用实例
中国银行的大数据应用实例中国银行是中国最大的商业银行之一，其大数据应用实例已成为其他行业企业所学习的范本。
其大数据应用实例的成功，不仅为该公司的发展壮大奠定了坚实的基础，也为其他行业企业提供了重要的参考依据。
中国银行在大数据应用方面的实践从2011年开始，通过利用大数据技术，将海量的数据进行收集、分析和处理，并将分析结果应用于运营管理中。
自此，中国银行成功的构建了一套以大数据为支撑的客户管理平台。
该客户管理平台可以分为两个部分，第一个部分是数据仓库，用于存储海量的数据，在这个过程中，中国银行利用了Hadoop、Hive等技术。
第二个部分是业务分析层，又称OLAP，它主要是用来分析数据，为业务部门提供模型和报告。
在这个过程中，中国银行利用了SAP Business Objects和SAS等软件工具。
在这个客户管理平台的构建和应用中，中国银行融合了大量的银行业务和金融行业的经验，形成了庞大的金融数据体系。
其数据包括个人客户、公司客户、财务管理、风控、理财等领域的数据。
基于这些数据，中国银行成功推出了多个大数据应用实例。
例如，利用大数据技术对客户进行画像，以识别潜在客户需求，进而精准营销。
又如，建立了大数据客户监测平台，对客户进行细致监控，及时发现异常情况，防范风险。
还有，利用大数据对客户进行信用评估，从而控制贷款风险。
中国银行的大数据应用实例，不仅提升了其业务的效益，还为其他行业企业提供了重要的借鉴和参考。
它向我们展示，通过收集、分析和应用数据，我们可以深入了解客户需求，保障客户满意度，以及规避风险，提高业务效率。
中国银行在大数据应用实例上的实践，对金融行业和其他行业的企业都具有重要的借鉴作用，其经验和技术成果可以帮助更多企业把握数据变革的机遇，推动企业数字化转型建设。
数据仓库常见建模方法与建模实例演示
引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。
在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。
本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。
概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。
维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。
下面将对这两种方法进行详细阐述。
正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。
这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。
- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。
通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。
2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。
这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。
- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。
通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。
3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。
这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。
- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。
通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。
二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。
这种模型适用于简单的存储和管理需求。
- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。
讲解大数据的应用实例
讲解大数据的应用实例一、大数据简介在当今信息化高度发展的时代，大数据已成为一种重要的数据形态，也是互联网领域中最热门的话题之一。
大数据是指庞大、复杂的数据集合，它包含了从传统数据源如数据库、数据仓库，到社交网络以及传感器、移动设备等非结构化数据源所获取的各种数据。
相较于传统数据，大数据更具有高速、高可信度、高精度、无标准化等特点，在分析预测、营销推广、决策制定、智能诊断等方面具有广泛的应用价值。
二、大数据的应用实例1、金融行业随着金融科技快速发展，大数据已成为金融行业中的重要组成部分。
在金融的数据领域，大数据可为银行、保险公司等提供更准确的赔付模型，助力全球化交易、预防欺诈保障风险控制与合规要求等。
比如说，英国的保险公司Aviva，利用先进的数据分析技术，对司机驾驶行为进行实时监控和记录，以帮助客户评估驾驶安全风险，这不仅可以减少事故发生率，降低保险理赔费用，同样也可以有效提升客户体验，增强品牌价值。
2、商业前台电商平台的增长使得巨量数据在电商行业得到了广泛的应用。
例如，阿里巴巴旗下的天猫和淘宝，作为全球最大的网络购物平台，每天都要处理亿万级的数据，通过深度学习等技术分析用户浏览记录、线上商品评价、交易纪录等数据，以及线下的消费者参观记录等数据，从而为电商公司提供更精细化的营销策略、提高消费者体验、推动商品销售升级。
3、医疗系统大数据在医疗保健领域的应用，如医疗健康、疾病预测、临床决策，为医生、医疗机构和患者提供了准确、实时的决策支持和临床处理。
Sony利用其VR技术开发了一种在线医学检查和咨询服务PLT4M，患者可以用VR眼镜看到医生直播诊断，咨询医疗健康问题，同时用大数据分析技术把MR、CT、超声成像等信息实现快速的诊断。
4、城市管理随着城市化程度的提高，城市管理成为了政府行业中大数据的重要应用领域。
通过运用大数据技术，政府部门能够获得实时的城市交通状态、公共安全和环境等信息，加强基础设施建设和城市规划，还可以为城市管理提供更加便捷的服务。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解医院数据仓库是指通过采集、整合和存储医院内部以及外部的各类数据，为医院管理者和决策者提供准确、及时、全面的信息支持，帮助其进行科学决策和提高医疗服务的质量与效率。
下面我们以某医院的HIS（Hospital Information System，医院信息系统）数据仓库为例进行讲解。
该医院的HIS数据仓库主要包括以下几个方面的数据：1. 患者数据：包括个人基本信息、门诊病历、住院病历、手术记录、医嘱和检查结果等。
这些数据的采集和整合可以帮助医院了解每位患者的就诊历史、疾病诊断情况、治疗方案等，为医生提供临床决策的参考依据。
2. 医生数据：包括医生的个人信息、职称、参与的科研项目和临床经验等。
通过对医生数据的分析，可以评估医生的专业水平和临床能力，优化医生资源的分配和培训计划。
3. 药品数据：包括各类药品的名称、规格、生产厂家、药物相互作用等信息。
对药品数据进行分析可以帮助医院进行药品管理和合理用药，减少药物的浪费和患者的不良反应。
4. 设备数据：包括医疗设备的型号、厂家、购置日期、维护记录等。
通过分析设备数据，医院可以进行设备维护和更新计划，确保设备的正常运转和医疗服务的连续性。
5. 科研数据：包括医院内部的科研项目、科研人员的合作情况、研究成果等。
通过对科研数据的分析，可以评估科研项目的进展、科研人员的产出和科研投入的效果，为医院的科研管理和科研资源的优化提供依据。
通过HIS数据仓库的建立和利用，该医院可以实现以下几个目标：1. 提高医疗服务的质量与安全：通过分析患者病历和检查结果等数据，医院可以发现潜在的医疗风险和质量问题，及时采取措施进行改进和优化，确保患者的安全和满意度。
2. 优化医院资源的利用：通过对医生数据、药品数据和设备数据的分析，医院可以合理安排医生的出诊时间和手术分配，优化药品的采购和使用，以及制定设备的维护计划，避免资源的浪费和重复投入。
3. 支持医院管理和决策：通过对患者、医生、药品、设备和科研等多个方面数据的整合和分析，医院可以及时获得准确的信息，支持医院管理者和决策者进行科学决策，制定合理的医疗服务策略和发展规划。
数据仓库(Teradata)
服务使用的财务信息 / 财务记录产品的成本和付款
OFFER （服务）
产品产生事件 / 事件包括产品类
定位网络/ 网络支持的位置
NETWORK （网络）
服务通过网络实现 / 网络支持服务
网络产生事件 / 事件包括网络类
广告针对特定产品 /
产品通过广告实现营销
cLDM – 核心主题
ETL服务器
AT&T
中央数据库
Fload Mload Fexport TPump Access Module
End Users
Teradata电信业cLDM的商业价值
使你能够轻松回答下列业务问题…
▪ 谁是我们最有价值的客户… ▪ 按在网时间、消费金额、收入、年龄、地域、业务规模... ▪ 按产品使用情况 (国内、国际、接线员服务、呼叫卡、全部)
▪ 在我们最好的客户中，谁最有可能流失？ ▪ 我们的基站有问题吗？ 我们可以将流失模式与用户的家庭关系或一个呼叫
Teradata数据仓库
Dr. Zhang Jian Senior Technical Consultant TD China, Apr., 2009
公司介绍
NCR公司介绍
▪ 创建于1884年，120年历史 ▪ 包括三大部门
– 数据仓库事业部 / Teradata – 金融服务 / ATM – 零售服务 / POS
•LDM逻辑数据模型 •详细交易数据 •面向主题 •3NF
•数据清洗／转换／加载 •文本文件
结算
•数据转换／压缩/传输 •文本文件 •标准数据接口
•面向业务流程 其他 •3NF
Teradata电信业cLDM
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rds实例类型
rds实例类型Amazon RDS（Amazon Relational Database Service）是亚马逊网页服务（AWS）提供的一种可扩展、易于管理的托管关系型数据库服务。
RDS支持多种数据库引擎类型，包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL等。
使用RDS，用户可以轻松地设置、操作和扩展关系型数据库实例，而无需担心硬件、操作系统或数据库软件升级的复杂性。
RDS实例类型是指在Amazon RDS中，可以选择的用于存储和处理数据的不同硬件配置。
不同实例类型提供不同的计算能力、存储容量和网络性能等参数，以满足不同应用场景下的需求。
下面将详细介绍几种常见的RDS实例类型。
1. 通用用途类型（General Purpose）通用用途类型适用于大多数的常规数据库工作负载。
这些实例提供了良好的性能和可靠性，能够适应中小型数据库的需求。
通用用途类型包括以下几种子类型：- db.t2.micro：1 vCPU，1GB 内存，适用于小型网站、测试和开发环境。
- db.t3.micro：2 vCPU，1GB 内存，适用于小型应用程序和网站。
- rge：2 vCPU，16GB 内存，适用于需要更高性能和内存的应用程序。
2. 内存优化类型（Memory Optimized）内存优化类型适用于需要大量内存来处理和存储数据的应用程序。
这些实例提供了高性能和低延迟的内存访问，适合于对内存需求较高的工作负载。
内存优化类型包括以下几种子类型：- rge：2 vCPU，15.25GB 内存，适用于内存需求较高的中小型应用程序。
- db.r5.24xlarge：96 vCPU，768GB 内存，适用于大型数据仓库和内存密集型应用。
3. 存储优化类型（Storage Optimized）存储优化类型适用于需要处理大型数据库或需要更高的磁盘性能和存储容量的应用程序。
这些实例提供了高性能的本地存储和卓越的I/O性能，适用于对存储性能有较高要求的工作负载。
OLAP应用实例ppt课件
机构编码,贷款类别 AS 贷款类别明细编码,贷款期限分类 AS 贷款期限明细代码,借款日期, (正常+关注+次级+可疑+损失) AS 贷款总额, (正常+关注) AS 正常贷款,(次级+可疑+损失) AS 不 良贷款 FROM 借款凭证分析表
使用多维数据集浏览器查看数据
9
运用多维分析方法分析数据
替换网格中的维度：“借款日期”替换“贷款类 别”
10
运用多维分析方法分析数据（续）
添加“贷款期限”维度
11
运用多维分析方法分析数据（续）
下钻“借款日期”维度
12
运用多维分析方法分析数据（续）
上卷“借款日期”维度
13
运用多维分析方法分析数据（续）
6
分析数据库立数据仓库 连接数据源 建立多维数据集
选择事实数据表 建立“信贷机构”维度 建立“借款日期”维度 建立“贷款类别”维度 建立“贷款期限”维度 建立“经营状况”维度 完成多维数据集的建立
8
5.5 浏览分析数据
款额。 分析的角度（维度）：信贷机构、时间、贷款类别、贷款
期限和经营状况。 分析的粒度（维度级别）：
信贷机构：市行、支行和管辖机构。 时间：年、季度和月。 贷款类别：贷款的类别。 贷款期限：贷款期限、贷款期限明细。 经营状况：经营状况。
5
5.3 数据准备
构造事实表的视图：
建数据仓库和多维数据集， 最后可以通过分析浏览器并运用合适的分析方法
察看和分析数据。
16
该银行的贷款数据库中有9张数据表： 借款凭证分析表 法人基本信息表 信贷机构代码表 币种代码表 担保方式代码表 贷款性质代码表 贷款期限代码表 贷款类别代码表 还款方式代码表
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MDX新查询建立
MDX查询结果显示
MDX的立方体旋转显示
2 数据挖掘模型的设计
2.1 数据挖掘对象的分析
•由数据挖掘项目组成员共同分析数据挖掘对象 •超市营销策略评价主要通过门市、商品、营销策略、日期和客 户五个维度。要分析的则是商品的销售量、销售额、商品的成 本和商品销售的利润等度量信息。 •商品销售量增长率=（实施促销策略后商品销售量/实施促销策 略前商品销售量-1）×100% •商品销售额增长率=（实施促销策略后商品销售额/实施促销策 略前商品销售额）×100% •商品利润增长率=（实施促销策略后商品利润/实施促销策略前 商品利润）×100% •商品促销策略门市影响率=不同门市相同促销策略商品利润增 长率之比 •商品促销策略时间影响率=不同时间相同促销策略商品利润增 长率之比等各种新的变量。
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
数 据 仓 库 的 数 据 导 入
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
D T S 数 据 导 入 / 导 出 向 导
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
数 据 导 入 源 的 选 择
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
数 据 导 入 源 的 确 定
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
2．挖掘数据的准备
一、建立数据挖掘库的步骤： 1. 选择业务数据、 2. 转换业务数据、 3. 验证业务数据。 二、为数据挖掘工作准备训练数据集与数据
验证集的步骤： 1. 确定数据质量、 2. 准备适当的数据、 3. 为目标变量确定初值、 4. 确定数据挖掘变量的格式。
2.3 数据挖掘模型的应用
选择处理对象
调度任务处理选项确定
任务的建立
任务工作流确定
任务工作流属性设置
DTS包的保存
任务包的调度设置
任务包的运行时间设置
1.4 数据仓库的钻取访问
1. 数 据 钻 取 的 进 入
2.数据钻取选项的确定
3.钻取数据列的选择
4.数据钻取角色的管理
在进行数据钻取前，还需要利用与编辑命 令同一菜单中的“管理角色”命令确定可 以进行数据钻取的管理人员。
•注意多目标变量之间的相互关系 •确定多目标变量最终的分析顺序 •剔除那些对目标变量具有强相关性的 变量 •挖掘模型的维护和完善 •将所获得挖掘结果存储进多维数据集
3 SQL Server中的数据挖掘工具
数 据 导 入 目 的 库 选 择
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
数 据 导 入 方 式 选 择
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
导 入 数 据 表 和 视 图 的 选 择
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
数 据 导 入 源 和 目 的 的 映 射 确 定
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
3.创建强制新订阅向导
• 在强制订阅中，集中的分发服务器将建立调度， 按照此调度与远程的、偶尔连接的订阅服务器进行 连接。使用强制订阅，分发代理程序（用于快照发 布和事务发布）或合并代理程序（用于合并发布） 可以运行于分发服务器。 • 建立订阅时要考虑的因素是需要订阅的类型（强 制、请求或匿名）以及运行复制代理程序的位置。 • 为了创建订阅，发布服务器上必须有发布，订阅 服务器上也必须有订阅数据库。可以在创建订阅之 前创建订阅数据库，或在创建强制订阅向导中指定 新的订阅数据库。可以为任何在发布服务器和分发 服务器的属性中启用的订阅服务器创建强制订阅。
2.2 数据挖掘模型与相关数据的准备
1．挖掘模型的确定 • 映射：业务数据是否能够转换成多维的、可比较的、 地理的、时间的或不同的层次问题。 • 主要方法：分类、估计、关联分组、聚类、细分或 预测等 • 有时为了解决一些较大的业务问题，可能还需要对 业务问题进行分解，将业务问题分解成多个较小的问题。 如果这些问题能够使用分类、估计、关联分组、聚类、 细分或预测等挖掘方法来解决。那么这一较大的问题也 就可以用数据挖掘方法解决。
3.创建强制新订阅向导
4.创建请求订阅向导
5.禁用发布或分布向导
在SQL Server的企业管理器中的“工具”菜 单中打开向导菜单项，调出“选择向导”对 话框，选择其中的“复制”节点，选择“禁 用发布或分布向导”菜单项。
进入“欢迎使用禁用发布或分布向导”对话 框。
利用该向导可以完成“除去所选服务器上的 所有发布”或“除去对应已除去发布的所有 订阅”这些设置不会影响到该服务器从其它 发布服务器接受到的订阅。
SQL Server数据复制向导
2.创建发布向导
利用发布向导可以完成这样一些操作： •选择发布数据库。 •使用发布模板。 •选择发布类型。 •选择可更新的订阅。 •可传送的订阅（快照复制或事务复制可使 用的选项）。 •指定订阅服务器类型。 •指定要发布的数据和数据库对象项目。 选择发布名称和描述。
数 据 导 入 的 转 换 语 言
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
数 据 导 入 任 务 包 的 保 存 与 调 度
1.2 超市数据仓库系统的数据加载
任 务 包 的 作 业示
任务包的浏览
1.3 多维数据集的更新
D T S 调 度 包 的 建 立
处理任务框架
5.钻取数据的选择
6.钻取结果显示
1.5 数据仓库的多维表达式MDX应用
MDX启动顺序：开始→程序→Microsoft SQL Server→Analysis Services→MDX示例应用程序。启 动MDX以后将出现Connect对话框，在Server输入框中 输入Analysis Services服务器名称，Provider输入 框中输入MSOLAP，单击“OK”按钮后，出现示例应用 程序窗口
数据仓库应用实例
1数据仓库的数据加载与钻取
2数据挖掘模型的设计 3SQL Server中的数据挖掘工具 4数据仓库客户端界面的设计
1 数据仓库的数据加载与钻取
1.1 数据仓库的数据加载 1. SQL Server的数据复制工具与应用 5个有关复制的向导工具： 创建发布向导、 创建强制新订阅向导、 创建请求订阅发布、 禁用发布或分布向导、 配置发布和分布向导、