商务智能(1).ppt

事务处理不适宜DSS应用的原因：
– 事务处理和分析处理的性能特性不同； – 数据集成问题； – 数据动态集成问题； – 历史数据问题； – 数据的综合问题。
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7.2.2 数据仓库的定义
W. H. Inmon的定义：数据仓库是面向主题的、 集成的、稳定的且随时间变化的数据集合，用 以支持企业或组织的决策分析过程。 数据仓库的特性：
– 面向主题； – 集成； – 稳定性； – 随时间变化性。
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7.2.3 数据仓库中的数据组织
1、数据仓库的组织结构
高度综合级
元
轻度综合级
数
据
当前细节级
早期细节级
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数据仓库的组织结构
数据仓库中的数据分四个级别：
– 早期细节级 – 当前细节级 – 轻度综合级 – 高度综合级
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2、粒度与分割
（1）粒度
– 切片和切块 – 钻取 – 旋转
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7.5.2 数据挖掘
1、数据挖掘的概念
– 数据挖掘是从大型数据库中提取人们感兴趣 的知识
2、数据挖掘的分析方法：
– 关联分析 – 序列模式分析 – 分类分析 – 聚类分析
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第七章结束，谢谢！！
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– 必须有数据的积累； – 建立数据仓库； – 提供开发和应用工具。
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7.2 数据仓库概述
7.2.1 从数据库到数据仓库 7.2.2 数据仓库的定义 7.2.3 数据仓库中的数据组织
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7.2.1 从数据库到数据仓库
数据处理的分类：
– 操作型处理（或事务处理）； – 分析型处理（或信息处理）。
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从数据库到数据仓库
分片7 分片8
第三季度 分片9 分片10
分片11 分片12
第四季度 分片13 分片14
分片15 分片16
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7.3 数据仓库建模
数据仓库的数据概念模型是数据的多维 视图，它直接影响到前端工具、数据存 储的设计和OLAP的查询引擎。
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订货表
订单号
订货日期
客户表 客户号 客户名称 客户地址
销售员 销售员号 销售员姓名
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7.5.1 OLAP的多维数据分析
1、OLAP的概念
– OLAP称为在线事务处理，它是利用一种叫做多维结 构的专用数据结构对数据仓库中的数据进行复杂分 析
– OLAP有以下几个基本概念
• 变量 •维 • 维的层次 • 维成员 • 多维数组 • 数据单元
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2、OLAP多维数据分析
多维分析是指对多维形式组织起来的数据采取 切片、切块、钻取、旋转等各种分析动作，以 求剖析数据，使最终用户能从多个角度、多侧 面地观察数据库中的数据，从而深入地了解包 含在数据中的信息内涵。 多维数据分析的基本动作：
第7章 商务智能
主要内容
7.1 商务智能概述 7.2 数据仓库概述 7.3 数据仓库建模 7.4 数据仓库系统的开发过程 7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
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7.1 商务智能概述
商务智能的基本任务：收集、管理和分析数据， 通过先进的工具把数据转换为有用的信息，然 后将这些信息发布到整个企业，促进企业科学 决策的制定，有效获得更具有战略意义的决策。 商务智能是数据处理技术与多种技术，如人工 智能技术、统计技术、数据仓库技术的有机集 合。
– 指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或 综合程度的级别。
（2）分割
– 指把逻辑上是统一的整体的数据分割成较少 的、可以独立管理的物理单元进行存储。
– 通常采用按时间分割。
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例 商品销售数据的分割
2000年 家电类 日用化工类 针织服装类 副食类
第一季度 分片1 分片2
分片3 分片4
第二季度 分片5 分片6
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7.4 数据仓库系统的开发过程
流wenku.baidu.com：
– 启动工程 – 建立技术环境 – 设计主题进行数据建模 – 设计数据仓库中的数据库 – 数据转换程序 – 管理元数据 – 开发用户决策的数据分析工具 – 管理数据仓库环境
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7.5 数据仓库的前端访问和分析工具
数据仓库的前端访问和分析工具是供业 务分析和决策人员访问目标数据库中的 数据，并作进一步的深入分析之用。 OLAP数据挖掘工具是常用的数据仓库的 前端访问和分析工具。
城市
7.3.1 星型模型
事实表
订单号 销售员号 客户号 产品号 日期标识 地区名称 数量 总价
地区表
地区名称 省别
产品表 产品号 产品名 产品目录 单价
日期表 日期标识 日 月 年
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7.3.2 雪花模型
雪花模型是对星型模型的扩展。 雪花模型对星型模型的维表进一步标准 化。 优点：通过最大限度地减少数据存储量 以及把较少的标准化表联合在一起来改 善查询性能。