数据仓库与数据挖掘PPT课件
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数据仓库与数据挖掘.第1章ppt课件
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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综述.ppt
Common Staging Area
Federated Financial Data Warehouse
Federated Marketing Data Warehouse
Subset Data Marts
Analytical Applications
Real Time ODS
Real Time Data Mining and Analytics
ETL tools & DW templates
Data profiling &
Demand-driven data
reengineering tools acquisition & analysis
Metadata Interchange
OLAP & data mining tools,
Analysis templates
数据仓库设计
❖ 自上而下（Top-Down） ❖ 自底而上（Bottom Up） ❖ 混合的方法 ❖ 数据仓库建模
Top-down Approach
❖ Build Enterprise data
warehouse
Common central data
model
Data re-engineering performed once
❖ 集成
数据提取、净化、转换、装载
❖ 稳定性
批处理增加，仓库已经存在的数据不会改变
❖ 随时间而变化（时间维）
❖ 管理决策支持
基本概念—Data Mart, ODS
❖ Data Mart
数据集市 -- 小型的，面向部门或工作组级 数据仓库。
❖ Operation Data Store
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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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
第9章-数据仓库与数据挖掘概述PPT课件
.
15
2.数据仓库用于决策分析
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
.
16
1.数据仓库定义
（1）W.H.Inmon在《建立数据仓库》一书中，对数据 仓库的定义为：
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。
.
41
1.3 数据仓库和数据挖掘的结合
1.3.1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 1.3.2 基于数据仓库的决策支持系统 1.3.3数据仓库与商业智能
.
42
1.3.1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 1. 数据仓库与数据挖掘的区别
2.数据仓库与数据挖掘的关系
.
24
OLTP主要用于包括银行业、航空、邮购订单、 超级市场和制造业等的输入数据和取回交易 数据。如银行为分布在各地的自动取款机 (ATM)完成即时取款交易；机票预定系统能 每秒处理的定票事务峰值可以达到20000个。
OLTP是事务处理从单机到网络环境地发展新 阶段。
.
25
OLTP的特点在于事务处理量大，应用要 求多个并行处理，事务处理内容比较简 单且重复率高。
3.数据仓库中数据存储特点
4.数据仓库中数据挖掘特点
.
43
1. 数据仓库与数据挖掘的区别
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 据和信息。
.
28
OLAP（On-Line Analytical Processing）
商务智能的直接数据来源？
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。
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6
（4）公式模型
该模型表示在多个维上，需要引入哪些 变量或参数，以及引入后所产生的结果。
公式模型自动完成上述变量引入工作， 从而最终找出与销量有关的全部因素， 并给出了引入后的结果。
7
3.商业分析模型
（1）分销渠道的分析模型 （2）客户利润贡献度模型 （3）客户关系（信用）优化模型 （4）风险评估模型
体(Data Cube)的概念。
数据立方体就是数据仓库结构图（图 2.1）中的综合数据层（轻度和高度）。基于 数据立方体的生成方法一直是OLAP和数据仓 库领域研究者所关注的热点问题。
13
对于多维数据分析而言，本质上是沿着不同的 维度进行数据获取的过程。
在数据立ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ体中，不同维度组合构成了不同的 子立方体。
不同维值的组合及其对应的度量值构成了不同 的查询和分析。
数据立方体的构建和维护等计算方法成为了多 维数据分析研究的关键问题。
14
OLAP和数据仓库通常预先计算好不同细 节层次和不同维属性集合上的聚集，并 把聚集的结果存储到物理磁盘上(称为物 化)。
把所有可能的聚集(即全聚集)都计算出 来，可以得到最快的系统查询响应时间，
17
这些聚集运算与操作结果是数据仓库中的 一种高度综合级数据.
实质上是进行了数据的浓缩（压缩），也 可称为泛化。最终所获得的这些数据立 方体可用于决策支持、知识发现，或其 它许多应用。
18
例如，对如表3.12所示的超市的基本数据集POS
（product，type，counter，price），前三个属性
（2）解释模型
利用系统已有的多层次的综合路径层层 细化，找出事实发生的原因。
假设今年销售量下降，那么解释模型应 当能找出原因，即下滑与时间、地区、 商品及销售渠道四者中的何种因素有关。
5
（3）思考模型
说明在一维或多维上引入一组具体变量 或参数后将会发生什么。
例如该公司决策者为了了解某商品的销 售量是否与顾客的年龄有关，引入了行 变量－年龄，即在当前的多维视图上增 加了顾客的年龄维。
第3章
联机分析处理 (2)
3.4 OALP的多维数据分析（下）
3.4.3 广义OLAP功能 3.4.4 数据立方体 3.4.5 多维数据分析的MDX语言及其应用
2
3.4.3 广义OLAP功能
1、基本代理操作
当系统处于某种特殊状态时“代理”提醒分析员。 （1）示警报告
定义一些条件，一但条件满足，系统会提醒分析员去 做分析。如每日报告完成或月定货完成等通知分析员作分 析。
知道哪些利润高的客户需要留住，采用 什么方法留住客户，交叉销售改善客户 的利润贡献度，哪些客户应该争取，完 成个性化服务。
10
（3）客户关系（信用）优化模型
银行对客户的每一笔交易中，知道客户需要什 么产品或服务，例如，定期存款是希望退休养 老使用，申请信用卡需要现金消费，询问放贷 利息需要住房贷款等。
通过模型计算，主动地对客户沟通并进行交叉 销售，达到留住客户和增加利润的目标。
11
（4）风险评估模型
模拟风险和利润间的关系，建立风 险评估的数学模型：
在满足高利润、低风险客户需求的 前提下，达到银行收益的极大化。
12
3.4.4 数据立方体
1．概述 1996年，Jim Gray等首次提出了数据立方
TV SET
NOKIA PHONE
counter price
01
1000
01
1500
01
2000
20
product
﹡
KONKA TCL NOKIA ﹡ ﹡ ﹡ KONKA TCL NOKIA ﹡ ﹡
KONKA TCL NOKIA KONKA TCL NOKIA
type
﹡ ﹡
﹡ ﹡ TV SET PHONE ﹡ TV SET TV SET PHONE TV SET PHONE ﹡ ﹡ ﹡ TV SET TV SET PHONE
分别代表（产品名、类型、柜台）为维属性.
现在对度量属性价格 price 进行取平均值（average）
的聚集运算，
通过Cube 操作可以得到一个具有三个维属性和一个度
量属性的数据立方体Dpos，如表3.13所示。
19
表3.12 基本数据集POS
product type
KONKA TV SET
TCL
（2）时间报告
按日历和时钟提醒分析员。 （3）异常报告
当超出边界条件时提醒分析员。如销售情况已超出预 定义阈值的上限或下限时提醒分析员。
3
2．数据分析模型
（1）绝对模型 通过比较历史数据值或行为来描
述过去发生的事实。
绝对模型只能对历史数据进行比 较，并且利用回归分析等一些分析方法 得出趋势信息。
4
counter
﹡ ﹡
﹡ ﹡ ﹡ ﹡ 01 ﹡ ﹡ ﹡ 01 01 01 01 01 01 01 01
M(AVG(price))
1500 1000 1500 2000 1250 2000 1500 1000 1500 2000 1250 2000 1000 1500 2000 1000 1500 2000
8
（1）分销渠道的分析模型
通过客户、渠道、产品或服务三者之间 的关系，了解客户的购买行为、客户和 渠道对业务收入的贡献、哪些客户比较 喜好由什么渠道在何时和银行打交道。
为此，银行需要建立客户购买倾向模型 和渠道喜好模型等。
9
（2）客户利润贡献度模型
通过该模型能了解每一位客户对银行的 总利润贡献度。
15
数据立方体是在所有可能组合的维上进行分组聚集运
算(group by 操作)的总和。 聚集函数有：sum( )、count( )、average( ) 等。
数据立方体中的每一个元组（立方体的度量属性）被
称为该立方体的上个格（ cell），每个格在n 个
维属性上有相应的值。
在未参与group by 操作的维属性上具有All 值（用 ﹡表示），而在参与group by 操作的维属性具有
非All 值。
16
例如，对于一个具有三个维属性 A、B、C 和一 个度量属性 M 的数据集R(A，B，C，M).
其对应的数据立方体是在维属性集{ }，{A}， {B}，{C}，{AB}，{AC}，{BC}，{ABC}上分别 对度量属性进行聚集操作后的并集。
其中:
{ }表示进行聚集运算{*，*，*，聚集函数 (M)}; {A}表示进行聚集运算{A，*，*，聚集函数(M)}等。
（4）公式模型
该模型表示在多个维上，需要引入哪些 变量或参数，以及引入后所产生的结果。
公式模型自动完成上述变量引入工作， 从而最终找出与销量有关的全部因素， 并给出了引入后的结果。
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3.商业分析模型
（1）分销渠道的分析模型 （2）客户利润贡献度模型 （3）客户关系（信用）优化模型 （4）风险评估模型
体(Data Cube)的概念。
数据立方体就是数据仓库结构图（图 2.1）中的综合数据层（轻度和高度）。基于 数据立方体的生成方法一直是OLAP和数据仓 库领域研究者所关注的热点问题。
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对于多维数据分析而言，本质上是沿着不同的 维度进行数据获取的过程。
在数据立ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ体中，不同维度组合构成了不同的 子立方体。
不同维值的组合及其对应的度量值构成了不同 的查询和分析。
数据立方体的构建和维护等计算方法成为了多 维数据分析研究的关键问题。
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OLAP和数据仓库通常预先计算好不同细 节层次和不同维属性集合上的聚集，并 把聚集的结果存储到物理磁盘上(称为物 化)。
把所有可能的聚集(即全聚集)都计算出 来，可以得到最快的系统查询响应时间，
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这些聚集运算与操作结果是数据仓库中的 一种高度综合级数据.
实质上是进行了数据的浓缩（压缩），也 可称为泛化。最终所获得的这些数据立 方体可用于决策支持、知识发现，或其 它许多应用。
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例如，对如表3.12所示的超市的基本数据集POS
（product，type，counter，price），前三个属性
（2）解释模型
利用系统已有的多层次的综合路径层层 细化，找出事实发生的原因。
假设今年销售量下降，那么解释模型应 当能找出原因，即下滑与时间、地区、 商品及销售渠道四者中的何种因素有关。
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（3）思考模型
说明在一维或多维上引入一组具体变量 或参数后将会发生什么。
例如该公司决策者为了了解某商品的销 售量是否与顾客的年龄有关，引入了行 变量－年龄，即在当前的多维视图上增 加了顾客的年龄维。
第3章
联机分析处理 (2)
3.4 OALP的多维数据分析（下）
3.4.3 广义OLAP功能 3.4.4 数据立方体 3.4.5 多维数据分析的MDX语言及其应用
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3.4.3 广义OLAP功能
1、基本代理操作
当系统处于某种特殊状态时“代理”提醒分析员。 （1）示警报告
定义一些条件，一但条件满足，系统会提醒分析员去 做分析。如每日报告完成或月定货完成等通知分析员作分 析。
知道哪些利润高的客户需要留住，采用 什么方法留住客户，交叉销售改善客户 的利润贡献度，哪些客户应该争取，完 成个性化服务。
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（3）客户关系（信用）优化模型
银行对客户的每一笔交易中，知道客户需要什 么产品或服务，例如，定期存款是希望退休养 老使用，申请信用卡需要现金消费，询问放贷 利息需要住房贷款等。
通过模型计算，主动地对客户沟通并进行交叉 销售，达到留住客户和增加利润的目标。
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（4）风险评估模型
模拟风险和利润间的关系，建立风 险评估的数学模型：
在满足高利润、低风险客户需求的 前提下，达到银行收益的极大化。
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3.4.4 数据立方体
1．概述 1996年，Jim Gray等首次提出了数据立方
TV SET
NOKIA PHONE
counter price
01
1000
01
1500
01
2000
20
product
﹡
KONKA TCL NOKIA ﹡ ﹡ ﹡ KONKA TCL NOKIA ﹡ ﹡
KONKA TCL NOKIA KONKA TCL NOKIA
type
﹡ ﹡
﹡ ﹡ TV SET PHONE ﹡ TV SET TV SET PHONE TV SET PHONE ﹡ ﹡ ﹡ TV SET TV SET PHONE
分别代表（产品名、类型、柜台）为维属性.
现在对度量属性价格 price 进行取平均值（average）
的聚集运算，
通过Cube 操作可以得到一个具有三个维属性和一个度
量属性的数据立方体Dpos，如表3.13所示。
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表3.12 基本数据集POS
product type
KONKA TV SET
TCL
（2）时间报告
按日历和时钟提醒分析员。 （3）异常报告
当超出边界条件时提醒分析员。如销售情况已超出预 定义阈值的上限或下限时提醒分析员。
3
2．数据分析模型
（1）绝对模型 通过比较历史数据值或行为来描
述过去发生的事实。
绝对模型只能对历史数据进行比 较，并且利用回归分析等一些分析方法 得出趋势信息。
4
counter
﹡ ﹡
﹡ ﹡ ﹡ ﹡ 01 ﹡ ﹡ ﹡ 01 01 01 01 01 01 01 01
M(AVG(price))
1500 1000 1500 2000 1250 2000 1500 1000 1500 2000 1250 2000 1000 1500 2000 1000 1500 2000
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（1）分销渠道的分析模型
通过客户、渠道、产品或服务三者之间 的关系，了解客户的购买行为、客户和 渠道对业务收入的贡献、哪些客户比较 喜好由什么渠道在何时和银行打交道。
为此，银行需要建立客户购买倾向模型 和渠道喜好模型等。
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（2）客户利润贡献度模型
通过该模型能了解每一位客户对银行的 总利润贡献度。
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数据立方体是在所有可能组合的维上进行分组聚集运
算(group by 操作)的总和。 聚集函数有：sum( )、count( )、average( ) 等。
数据立方体中的每一个元组（立方体的度量属性）被
称为该立方体的上个格（ cell），每个格在n 个
维属性上有相应的值。
在未参与group by 操作的维属性上具有All 值（用 ﹡表示），而在参与group by 操作的维属性具有
非All 值。
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例如，对于一个具有三个维属性 A、B、C 和一 个度量属性 M 的数据集R(A，B，C，M).
其对应的数据立方体是在维属性集{ }，{A}， {B}，{C}，{AB}，{AC}，{BC}，{ABC}上分别 对度量属性进行聚集操作后的并集。
其中:
{ }表示进行聚集运算{*，*，*，聚集函数 (M)}; {A}表示进行聚集运算{A，*，*，聚集函数(M)}等。