数据仓储与数据挖掘讲义 第3章 数据仓库设计
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在数据分析和决策支持方面起着至关重要的作用。
为了更好地培养学生的数据分析和决策能力，教育机构需要制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲。
本文将从五个大点出发，详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
正文内容：1. 数据仓库基础知识1.1 数据仓库的定义和特点1.2 数据仓库的架构和组成1.3 数据仓库的设计原则1.4 数据仓库的建模方法1.5 数据仓库的维护和管理2. 数据仓库的ETL过程2.1 ETL的定义和作用2.2 数据抽取的方法和技术2.3 数据转换的方法和技术2.4 数据加载的方法和技术2.5 ETL过程的监控和调优3. 数据挖掘的基本概念3.1 数据挖掘的定义和目标3.2 数据挖掘的过程和方法3.3 数据挖掘的常用算法3.4 数据挖掘的应用领域3.5 数据挖掘的评估和验证4. 数据挖掘技术在决策支持中的应用4.1 决策支持系统的定义和特点4.2 数据挖掘在决策支持系统中的作用4.3 数据挖掘在市场营销决策中的应用4.4 数据挖掘在风险评估中的应用4.5 数据挖掘在客户关系管理中的应用5. 数据仓库与数据挖掘的案例分析5.1 案例一：零售业的销售数据分析5.2 案例二：医疗保险的欺诈检测5.3 案例三：社交媒体的用户行为分析5.4 案例四：电信运营商的用户流失预测5.5 案例五：创造业的供应链优化总结：综上所述，数据仓库与数据挖掘教学大纲应包括数据仓库基础知识、ETL过程、数据挖掘的基本概念、数据挖掘技术在决策支持中的应用以及案例分析。
通过系统学习这些内容，学生将能够掌握数据仓库与数据挖掘的理论和实践技能，提升他们在数据分析和决策支持方面的能力。
教育机构应根据实际情况和需求，制定符合学生需求的教学大纲，进一步推动数据仓库与数据挖掘的教育与研究发展。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，对于培养学生的信息分析和决策能力具有重要意义。
因此，制定一份完善的数据仓库与数据挖掘教学大纲对于高等教育机构来说至关重要。
本文将从四个方面详细阐述数据仓库与数据挖掘教学大纲的内容。
一、数据仓库的基本概念1.1 数据仓库的定义和特点数据仓库是指将多个数据源中的数据集成到一个统一的、面向主题的、稳定的、非易失的数据存储中，以支持决策支持系统和数据分析。
数据仓库的特点包括数据集成、面向主题、稳定性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构和组成数据仓库的架构包括数据源层、数据集成层、数据存储层和数据展示层。
数据源层用于获取和整合各种数据源的数据，数据集成层负责将数据进行清洗和转换，数据存储层用于存储清洗后的数据，数据展示层则是为用户提供数据查询和分析的接口。
1.3 数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库的结构和内容进行设计和建模。
数据仓库的设计和建模需要考虑数据模型、维度建模、事实表与维度表的设计等方面。
二、数据挖掘的基本概念2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大规模数据集中发现隐藏于其中的有用信息和模式的过程。
数据挖掘的目标包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
2.2 数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术包括统计分析、机器学习、人工智能等。
其中，统计分析包括描述统计和推断统计，机器学习包括监督学习和无监督学习，人工智能包括神经网络和遗传算法等。
2.3 数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域广泛，包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。
数据挖掘在各个领域的应用可以帮助企业和组织做出更准确的决策和预测。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系数据仓库与数据挖掘是相辅相成的关系，数据仓库提供了数据挖掘的数据源，而数据挖掘则可以从数据仓库中发现有用的信息和模式。
数据仓库与数据挖掘实验三(数据挖掘)
一、实验内容和目的目的：1．理解数据挖掘的基本概念及其过程；2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。
内容：将创建一个数据挖掘模型以训练销售数据，并使用“Microsoft 决策树”算法在客户群中找出会员卡选择模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将Member_Card 成员的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后选择人口统计特征列表，算法将从中确定模式：婚姻状况、年收入、在家子女数和教育程度。
下一步需要训练模型，以便能够浏览树视图并从中读取模式。
市场部将根据这些模式设计新的会员卡，使其适应申请各类会员卡的客户类型。
二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows 7数据库平台：SQL Server 2008 SP2三、实验原理知识发现被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
KDD过程定义为：KDD是从数据集中识别出有效出、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的高级处理过程。
KDD过程可以概括为3部分：数据准备（data preparation），数据挖掘及结果的解释和评估（interpretation & evaluation）。
数据挖掘的对象主要是关系数据库和数据仓库，这是典型的结构化数据。
随着技术的发展，数据挖掘对象逐步扩大到半结构化或非结构化数据，这主要是文本数据、图像与视频数据以及Web数据等。
数据挖掘任务有6项：关联分析、时序模式、聚类、分类、偏差检测、预测。
数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术，以数据库为研究对象，形成了数据挖掘方法和技术。
数据挖掘方法和技术可以分为6大类：1．归纳学习的信息论方法：ID3等方法（决策树方法）、IBLE方法（决策规则树方法）2．归纳学习的集合论方法：粗糙集（rough set）方法、关联规则挖掘、覆盖正例排斥反例方法、概念树方法。
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 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构1.数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5. ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6.数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。
7.数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
8.操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9.“实时数据仓库”意味着源数据系统、决策支持服务和数据仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10.从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
数据仓库与数据挖掘课程设计
目录1. 绪论 (2)1.1项目背景 (2)1.2 提出问题 (2)2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2)2.1数据仓库 (2)2.2数据集 (2)3 数据仓库 (3)3.1 数据仓库的设计 (3)3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3)3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3)3.2 数据仓库的建立 (3)3.2.1数据仓库数据集 (3)3.2.2建立维表 (4)4.数据挖掘操作 (4)4.1数据预处理 (4)4.1.1描述性数据汇总 (4)4.2决策树 (4)5、实验心得 (12)6、大总结 (12)1. 绪论1.1项目背景在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。
1.2 提出问题对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍2.1数据仓库数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。
它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。
为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。
数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。
数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
2.2数据集数据集是指一种由数据所组成的集合。
Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。
每一列代表一个特定变量。
每一行都对应于某一成员的数据集的问题。
它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。
每个数值被称为数据资料。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第三章
第三章作业1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。
P40联机分析处理是共享多维信息的快速分析。
它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43维是人们观察数据的特定角度。
关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。
多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。
4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。
RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：1.数据库中的元素具有相同的数值2.多维数据库表达清晰，3.占用存储少RDBMS的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database5.1.数据存取速度ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。
因此，ROLAP的响应时间较长。
MOLAP在数据存储速度上性能好，响应速度快。
2.数据存储的容量ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在存储容量上基本没有限制。
MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放数据。
当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要进行数据分割。
多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。
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。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、引言1.1 课程背景数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要分支，它们在企业决策、市场营销、金融分析等领域中发挥着重要作用。
本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和应用，培养学生的数据分析和决策能力。
1.2 课程目标本课程的目标是使学生能够理解数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理，掌握数据仓库与数据挖掘的常用技术和方法，具备数据分析和决策的能力。
1.3 先修课程数据库原理与应用、统计学基础、计算机编程基础等。
二、课程内容2.1 数据仓库概述2.1.1 数据仓库的定义和特点2.1.2 数据仓库的架构和组成2.1.3 数据仓库的设计和实现2.2 数据仓库建模2.2.1 维度建模和事实建模2.2.2 星型模型和雪花模型2.2.3 数据仓库的物理设计2.3 数据仓库的ETL过程2.3.1 ETL的定义和流程2.3.2 数据抽取、转换和加载的技术和方法 2.3.3 ETL工具的使用和案例分析2.4 数据挖掘概述2.4.1 数据挖掘的定义和任务2.4.2 数据挖掘的过程和步骤2.4.3 数据挖掘的常用算法和技术2.5 分类与预测2.5.1 决策树算法2.5.2 朴素贝叶斯算法2.5.3 支持向量机算法2.5.4 神经网络算法2.6 聚类与关联规则挖掘2.6.1 K-means聚类算法2.6.2 Apriori关联规则挖掘算法2.6.3 基于图的聚类算法2.6.4 基于频繁模式的关联规则挖掘算法 2.7 数据挖掘应用2.7.1 金融风险预测2.7.2 市场营销分析2.7.3 社交网络分析2.7.4 医疗数据分析三、教学方法3.1 理论讲授通过课堂讲解，介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和应用。
3.2 实践操作利用数据仓库和数据挖掘工具，进行实际案例的操作和分析，提升学生的实际应用能力。
3.3 课堂讨论引导学生参预课堂讨论，探讨数据仓库与数据挖掘的相关问题和应用案例。
数据仓库与数据挖掘教程
数据仓库与数据挖掘教程数据仓库与数据挖掘教程数据仓库和数据挖掘是两个在信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指一个集成的和面向主题的数据存储系统，用于支持管理决策的过程。
而数据挖掘则是一种通过自动或半自动的方式从大量数据中发现有用的信息和模式的技术。
数据仓库的构建是数据挖掘的前提。
一个有效的数据仓库应当包含多个不同的数据源，并将这些数据集成到一个统一的数据模型中。
在构建数据仓库时，需考虑数据的存储、数据的获取、数据的清洗和数据的质量等问题。
首先，数据的存储是数据仓库的基础。
数据通常以多维数据模型进行组织，其中包含事实表和维度表。
事实表记录了业务过程中发生的事件，而维度表包含了描述事实表的各个维度的属性。
其次，数据的获取是数据仓库不可或缺的环节。
数据的获取可以通过抽取、转换和加载（ETL）的过程来实现。
在抽取阶段，数据从不同的源系统中提取出来；在转换阶段，对抽取的数据进行清洗、过滤和转换等处理；最后，在加载阶段，将处理过的数据加载到数据仓库中。
然后，数据的清洗是确保数据质量的重要一环。
数据仓库中的数据往往来自不同的数据源，这些数据源可能包含错误、冗余或缺失的数据。
因此，在数据仓库中，需要进行数据清洗来减少这些问题对挖掘结果的影响。
数据清洗的任务包括去除重复数据、处理缺失值和解决不一致性等。
最后，数据的质量也是数据仓库和数据挖掘过程中需要关注的一个方面。
数据质量的好坏直接影响着后续的数据分析和决策。
为了确保数据质量，可以采取数据验证、数据整合和数据监控等方法。
例如，数据的验证可以通过输入格式和数据范围的检查来确保数据的准确性。
一旦数据仓库构建完成，就可以进行数据挖掘的工作了。
数据挖掘是根据特定的算法和模型，从大量的数据中寻找有用的信息和模式。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测等。
分类是指将对象归类到已知的类别中。
聚类是将对象划分成不同的组，使得组内的对象相似度较高，而组间的相似度较低。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、课程简介数据仓库与数据挖掘是现代数据分析与决策的重要工具。
本课程旨在介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理、方法和应用，培养学生对大数据的处理和分析能力，以及利用数据挖掘技术进行数据驱动决策的能力。
二、课程目标1. 掌握数据仓库与数据挖掘的基本概念和原理。
2. 熟悉数据仓库与数据挖掘的常用方法和技术。
3. 能够应用数据仓库与数据挖掘技术进行数据预处理和特征选择。
4. 能够利用数据挖掘技术进行数据分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
5. 能够利用数据仓库与数据挖掘技术解决实际问题并进行数据驱动决策。
三、教学内容与安排1. 数据仓库概述- 数据仓库的定义与特点- 数据仓库的架构与组成- 数据仓库的设计与实现2. 数据预处理- 数据清洗与去噪- 数据集成与转换- 数据规约与变换3. 特征选择与降维- 特征选择的概念与方法- 特征降维的概念与方法- 特征选择与降维的应用案例4. 数据分类与回归- 决策树算法- 朴素贝叶斯算法- 支持向量机算法- 逻辑回归算法5. 数据聚类- K均值聚类算法- 层次聚类算法- 密度聚类算法- 谱聚类算法6. 关联规则挖掘- 关联规则的定义与表示- 关联规则挖掘的算法与应用 - 关联规则挖掘的评估与优化7. 数据挖掘实践- 数据挖掘工具的介绍与使用- 实际数据挖掘项目案例分析- 数据挖掘结果的解释与应用四、教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论讲授：通过课堂讲解介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念、原理和方法。
- 实践操作：通过实验和案例分析，让学生掌握数据仓库与数据挖掘的实际应用技能。
- 课堂讨论：通过课堂讨论，促进学生对数据仓库与数据挖掘的理解和思量。
- 课程项目：设计数据挖掘项目，培养学生的数据分析和解决实际问题的能力。
2. 评价方式- 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等。
- 实验报告：要求学生完成数据仓库与数据挖掘实验，并撰写实验报告。
- 期末考试：考察学生对数据仓库与数据挖掘的理论知识和应用能力。
数据仓库与数据挖掘教学大纲
数据仓库与数据挖掘教学大纲一、引言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和技术。
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，数据挖掘则是从这些数据中发现有用的信息和模式。
本课程旨在介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和应用，以及相关的技术和工具。
二、课程目标本课程的主要目标是使学生能够：1. 理解数据仓库和数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据仓库和数据挖掘的常用技术和方法；3. 熟悉数据仓库和数据挖掘的应用领域和案例；4. 能够使用相关工具和软件进行数据仓库和数据挖掘的实践。
三、课程内容1. 数据仓库概述1.1 数据仓库的定义和特点1.2 数据仓库的架构和组成1.3 数据仓库的设计和建模1.4 数据仓库的实施和维护2. 数据挖掘概述2.1 数据挖掘的定义和任务2.2 数据挖掘的过程和步骤2.3 数据挖掘的技术和方法2.4 数据挖掘的应用和发展趋势3. 数据仓库建模和设计3.1 维度建模和事实表设计3.2 数据仓库的物理和逻辑结构3.3 数据仓库的查询和优化4. 数据挖掘技术和方法4.1 数据预处理和清洗4.2 数据挖掘的分类和聚类4.3 关联规则和序列模式挖掘 4.4 分类和预测模型4.5 时间序列和空间数据挖掘5. 数据仓库和数据挖掘的应用5.1 客户关系管理和市场分析 5.2 金融风险管理和信用评估 5.3 医疗健康管理和疾病预测5.4 在线购物和推荐系统6. 数据仓库和数据挖掘工具6.1 数据仓库建模工具6.2 数据挖掘工具和软件6.3 数据可视化和报告工具四、教学方法本课程采用多种教学方法，包括：1. 理论讲授：通过课堂讲解介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：通过实际案例和实验，让学生亲自操作相关工具和软件，进行数据仓库和数据挖掘的实践。
3. 讨论和交流：通过小组讨论、案例分析和学术研讨，促进学生之间的交流和思维碰撞。
4. 项目实践：组织学生进行数据仓库和数据挖掘的项目实践，提高学生的实际应用能力。
数据仓库和数据挖掘讲义
counter ﹡ ﹡
﹡ ﹡ ﹡ ﹡ 01 01
M(AVG(price)) 1500 1000 1500 2000 1250 2000 1500 1250 29
• 可以看出浓缩立方体是全聚集立方体的 有效浓缩。
• 由于在一般的应用中，当属性个数较多 时，BST是广泛存在的。一般来说，其 压缩率可以达到30％ ～ 7O％ 。
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，如表所示。
19
表3.12 基本数据集POS
product type
KONKA TV SET
TCL
TV SET
NOKIA PHONE
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，对如表所示的超市的基本数据集POS （product， type，counter，price），前三个属性分别代表（产
(Data Cube)的概念。
数据立方体就是数据仓库结构图（图）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。
在数据立方体中，不同维度组合构成了不同的 子立方体。
33
（4）在一个MDX查询中，不同查询的维度（坐标轴） 的数量可能不同。前三个坐标轴以“columns”、 “rows”及“pages”命名，更多的坐标轴命名为： chapters、section等。也可以统一用axis（0）、 axis（l）、axis（2）等表示坐标轴。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
维度表
维度表
详细类别表
图3-10 雪花模型示例
3. 事实星座模型
这种模型用于更为复杂的情况。它的中心不只 一个中心，而是由多个中心组成，即存在多个 事实表，而每个事实表拥有自己的一组维度表， 这些维度表又有可能共享一个事实表，形成一 个交叉，复杂的关系网络。但是这种模型在实 践中运用较少。
3．3逻辑模型设计 ． 逻辑模型设计
从属型数据集市结构如图3-19所示
从属数据集市
图3-19 从属型数据集市结构
3．3物理模型设计 ． 物理模型设计
定 义 数 据 存 储 结 构
RAID0 数据带状分布在多个磁盘上，无冗 余。 高性能，低成本，但磁盘损坏导致 整个磁盘整列无法使用。 RAID1 磁盘镜像，数据写入成对的冗余驱 动器。 可读性能高，可靠性高，昂贵。
3．1．3企业数据模型 ． ． 企业数据模型
抽 象 目标、结构 总 体
具 体
业务数据分类
分 步
概念数据模型
逻辑应用视图
物理数据库设计
图3-3分层数据模型
3．2概念模型设计 ． 概念模型设计
3．2．l企业模型的建立 1．E-R模型的概念模型设计过程
对主题的选择进行调整
任务和 环境评 估
需求的 收集分 析
图3-1 现实世界到计算机世界的演化过程
现实世界
概念模型
逻辑模型 粒 度 模 型
物理模型
元 数 据 模 型
数据仓库
图3-2 数据模型关系
3．1．2数据仓库模型构建的原则 ． ． 数据仓库模型构建的原则
1．满足不同用户的需求 2．兼顾效率与数据粒度的需要 3．支持需求的变化 4．避免对业务运营系统造成影响 5．考虑未来的可扩展性
(4)来源于装载的数据
从数据准备文件到装载 映像的映射规则 为每个文件分配键 时的分配规则
完全刷新的计划
元数据
数据准备到装载映 像的审查跟踪
增量装载的计划
数据装载任务流
图3-26 从数据装载中收集元数据
（5）来源于存储的数据
集中式数据仓库和独立 数据集市数据模型 多个表组成的主 题区域
物理文件
元数据
RAID2 数据按位或块交错分布，校验码由 额外驱动器存储。 高性能，纠错一位，验错两位，昂 贵。
RAID3 数据按位或块交错存储，一个驱动 器存储校验数据。 对大块数据性能较高，不支持运行 恢复。
RAID4 数据按扇区交错存储，校验数据由 专门驱动器存储。 处理多个系统的I/O操作，两个驱 动器。
存储分配优化
1．设定正确的块大小 2．设置适当的块使用参数 3．数据迁移管理 4．块使用管理 5．解决动态扩展 6．采用文件分带技术
数据加载设计
数据仓库要求的一个重要技术就是能高效地载 入数据。有两种方式：通过一个语言接口一次 载入一条记录或使用一种工具全体批量地装入。 注意，在装载数据时，索引也必须随之装入。 若数据装载的容量负荷太大的情况下，可以采 用并行装载。它将数据分为几个工作流，这样 所需时间就大大降低。此外，还有一种高效装 载方法是在装载前先对数据进行缓冲处理。这 种方法一般在数据量大且复杂程度高的情况下 使用。
3．4．l元数据的类型 ． ． 元数据的类型
按照不同的依据对元数据分类各不相同，可有 以下的分类依据： 元数据描述的内容 用户的角度 元数据在数据仓库中承担的任务 数据仓库功能区域划分
3．4．2元数据的作用 ． ． 元数据的作用
1．元数据在数据求精，开发，重构中的作用 （1）描述业务规则与数据之间的映射。 （2）数据分割。 （3）概括与聚集。 （4）提高系统灵活性。 （5）定义标准处理的规则。 （6）预算与推倒。 （7）转换与再映射。
3．4元数据模型 ． 元数据模型
为了让读者能更准确的了解什么是元数据，我们用下 例进行说明，它定义了数据仓库中的一个表，如表3-3 所示。
表3-3 元数据举例 Table 逻辑名 定义 物理存储 建立日期 最后更新日期 更新周期 表逻辑程序名 学生 学校的主要成员，主要进行学习任务 Student.table(数据库表) 2006年9月13日 2007年9月13日 每月 STUDENT(程序名称)
RAID5 数据按扇区交错存储于多个驱动器。 不需专门的校验驱动器，需要两个 或三个驱动器，写入能力弱。
图3-20 RAID 技术
索引策略
20020701001-20020701050 20020701051-20020701100 20020701001-20020701025 20020701026-20020701050 20020701051-20020701070 20020701071-20020701100
3．3．3维度表的设计 ． ． 维度表的设计
维度表的设计是对事实表的进一步细化。它也要根据 逻辑模型来设计。每个事实表都需要大量的数据来对 其属性和细节进行详细说明，而维度表就是将这些详 细说明的数据按其逻辑关系存放的工具。一个维度表 拥有很多属性，这些属性可以是文字，离散值和有规 定的限制，在分析过程中可以作为信息的行标题。 需要注意的是，在设计事实表和维度表之间的关系时， 尽量让维度表中的数据直接参考事实表中的数据，而 不是通过其他维度表间接参考事实表。这样，可以最 小化表之间的连接数量，减少系统CPU和I/O通道及 存储设备的负担。
3．3．4事实表的设计 ． ． 事实表的设计
事实表是星形模型的核心。它一般包含两部分： 键和详细指标。其中，键又分为主键和外键， 它们将各维表组织起来，共同满足用户的查询 需求，而详细指标则是记录在事实表中的具体 数据，供查询使用。
3．3．5数据集市设计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ． ． 数据集市设计
独立数据集市
用户 图3-18 独立型数据集市结构
主题选取， 确定主题 间关系
容描述 主题内
E-R 图
图3-4 E-R模型的概念模型设计过程
2．E-R模型设计中的一些说明 （1）模糊性：无法表述数据仓库中各数据间的关系，比 如：分析数据，描述数据和细节数据间的关系； （2）静态性：时间参数的存在及作用无法体现； （3）局限性：无法揭示数据仓库中数据的导出关系。 为了规避这些不足，在E-R图法中，实体被分为事实实体 （Fact Entity），维度实体(Dimension Entity),引用实体 (Quotation Entity),用图3-5中的图形分别表示:
20020701001 20020701002 ……
20020701026 20020701027 ……
20020701051 20020701070 ……
20020701071 20020701072 ……
20020701026——地址 20020701027——地址 ……——地址
指向数据行的指 针
第3章 数据仓库设计 章
3．l数据仓库中数据模型概述 ． 数据仓库中数据模型概述
3．1．1数据模型的概念
现实世界 概念世界 个体 特性 整体 整体间联系 逻辑世界 实体 属性 同质总体 异质总体 计算机世界 记录 字段 表文件 数据库
Grace Female Students Students &Courses
图3-21 B-TREE索引示例
数据存储策略
物理模型设计过程中，要注意考虑数据存储。 因为，数据仓库不要求把同一主题的数据放在 同一介质上，所以我们可以根据数据的重要程 度，使用频率和响应时间来存放数据，一般而 言，将那些重要程度高，使用频率高和响应时 间要求高的数据存放在高速存储设备上，比如： 硬盘，而其它的数据则可以放在低速存储设备 上，比如磁盘等。
程序规范
元数 据
物理文件布 局及字段定 义
外部数据来源的 文件布局和字段 定义
其他来源（如： 电子表格）
图3-23 源系统中元数据收集
(2) 来源于抽取的数据
源平台的 数据和连 接 所选择的数据 源的布局和定 义 每个平台上初始 抽取文件的合并 准则
用于抽取 的字段定 义
元数据
标准化字段类 型与长度的规 则
关系规范范式： 关系规范范式：1NF\2NF\3NF，反规范化处理，P87-88 ，反规范化处理，
3．2．3常见的概念模型 ． ． 常见的概念模型
1.星形模型
维度表 维度表
维度表
事实表
维度表
维度表
维度表
图3-8 星形模型结构示意图
2.雪花模型 雪花模型
维度表 详细类别表 维度表
维度表
事实表
维度表
统一化数据集市 数据模型
表和列定义
有效性检查的商业规则
图3-27 从数据装载中收集元数据
(6)来源于信息传递
预定义查询和报表的 列表 查询和报表工具 列表
为 OLAP 检 索 数 据的计划
元数据
特 殊 OLAP 数 据 库德数据模型
图3-28 从数据装载中收集元数据
2．元数据的维护 （1）元数据的存储 （2）元数据的管理 （3）元数据的维护
3．5数据仓库的粒度模型 ． 数据仓库的粒度模型
3．5．l粒度的划分 所谓粒度是指数据仓库中数据单元的详细程度 和级别。在数据仓库环境中主要是分析型处理， 粒度的划分将直接影响数据仓库中的数据量以 及所适合的查询类型。一般需要将数据划分为： 详细数据、轻度综合、高度综合三级或更多级 粒度。不同粒度级别的数据用于不同类型的分 析处理。粒度的划分是数据仓库设计工作的一 项重要内容，粒度划分是否适当是影响数据仓 库性能的一个重要方面。
2．元数据在数据抽取，转换中的作用 （1）确定数据来源。 （3）实现属性间的映射与转换。 （2）保证数据仓库中内容的质量。
3．4．3元数据的收集与维护 ． ． 元数据的收集与维护
1．元数据的收集 （1）来源于源系统
COBOL写字 板及控制块 规范 系统文档的 数据元素定 义 操作型系 统数据模 型