数据仓库和数据挖掘
商务智能系统的组成
商务智能系统的组成商务智能系统（Business Intelligence System）是指基于计算机技术和数据分析方法，为企业决策者提供支持和帮助的一种信息系统。
商务智能系统的组成包括数据仓库、数据挖掘、报表分析和可视化等多个模块，下面将分别介绍这些模块的作用和功能。
1. 数据仓库数据仓库是商务智能系统的核心组成部分，它用于存储和管理企业的各类数据。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行抽取、清洗和转换，将其整合成一个统一的、一致性高的数据集合。
通过数据仓库，企业可以从多个维度进行数据分析，为决策者提供全面、准确的数据支持。
2. 数据挖掘数据挖掘是商务智能系统中的另一个重要模块，它通过应用各种数据分析算法和模型，从海量数据中发现隐藏的、有价值的信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为模式、产品特征等，为企业决策提供科学依据。
3. 报表分析报表分析是商务智能系统中的一种常见功能，它通过对企业数据进行整理、加工和统计，生成各类报表和分析结果。
通过报表分析，企业可以直观地了解业务状况、销售情况、财务状况等，帮助决策者及时掌握企业的运营情况，并做出相应的决策。
4. 可视化可视化是商务智能系统中的一种数据展示方式，通过图表、图形、仪表盘等形式将数据呈现给用户。
可视化可以帮助决策者更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
通过可视化，企业可以快速准确地获取信息，做出更有针对性的决策。
5. 预测分析预测分析是商务智能系统中的一种高级分析功能，它通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和可能的结果。
预测分析可以帮助企业预测市场需求、产品销售、财务状况等，为企业决策提供参考和支持。
6. 实时监控实时监控是商务智能系统中的一种重要功能，它通过对实时数据的采集、处理和分析，及时监控企业的运营情况。
实时监控可以帮助决策者发现异常情况和潜在风险，及时采取措施，保障企业的正常运营。
7. 用户查询与交互商务智能系统还提供了用户查询与交互功能，允许用户根据需要自定义查询和分析，获取所需的信息。
数据仓库与数据挖掘实验四
数据仓库与数据挖掘实验四引言概述：数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要概念，它们在实际应用中发挥着重要作用。
本文将介绍数据仓库与数据挖掘实验四的相关内容。
本实验主要涉及数据仓库的设计与实现、数据挖掘算法的应用以及数据可视化技术的运用等方面。
下面将分五个部份详细介绍相关内容。
一、数据仓库的设计与实现1.1 数据仓库的概念与特点数据仓库是指将多个异构数据源中的数据集成到一个统一的存储中，并进行预处理和清洗，以支持决策支持系统的数据分析和查询工作。
数据仓库的特点包括：面向主题、集成性、稳定性、时变性和非易失性等。
1.2 数据仓库的架构与模型数据仓库的架构包括：数据源层、数据集成层、数据存储层和数据应用层。
数据仓库的模型包括：星型模型、雪花模型和星座模型等。
其中，星型模型是最常用的模型，它以一个中心事实表为核心，周围是多个维度表。
1.3 数据仓库的设计与实现步骤数据仓库的设计与实现包括需求分析、数据源选择、数据抽取与清洗、数据转换与加载、数据存储与索引以及数据查询与分析等步骤。
在设计与实现过程中，需要根据实际需求进行数据建模、ETL（抽取、转换、加载）处理以及OLAP（联机分析处理）等工作。
二、数据挖掘算法的应用2.1 数据挖掘的概念与分类数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关联、异常以及趋势等有价值的信息。
数据挖掘算法可以分为分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、时序模式挖掘算法和异常检测算法等。
2.2 数据挖掘算法的原理与应用分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等，用于进行数据的分类和预测。
聚类算法包括K-means和层次聚类等，用于将数据划分为不同的类别。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
时序模式挖掘算法用于发现时间序列数据中的模式和趋势。
异常检测算法用于发现数据中的异常值和离群点。
2.3 数据挖掘算法的评估与优化数据挖掘算法的评估可以使用准确率、召回率、精确率和F1值等指标进行评估。
数据仓库及其数据挖掘的应用分析
数据仓库及其数据挖掘的应用分析一、引言数据仓库是指将企业各个业务系统中的数据进行集成、清洗、转换和存储，以支持企业决策和业务分析的一种信息系统。
数据挖掘是指通过运用统计学、人工智能和机器学习等技术，从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和规律。
本文旨在分析数据仓库及其数据挖掘在企业中的应用情况及效果。
二、数据仓库的应用1. 企业决策支持数据仓库可以提供全面、一致、准确的数据，帮助企业管理层进行决策。
通过数据仓库，管理层可以获取各个业务领域的数据指标，并进行多维度的分析和比较。
例如，企业可以通过数据仓库分析销售数据，了解产品的销售情况、市场需求和竞争对手的动态，从而制定更有效的销售策略。
2. 业务分析与优化数据仓库可以集成不同业务系统中的数据，提供全面的数据视图。
通过数据仓库，企业可以对业务进行深入分析，发现问题和机会，并进行业务流程的优化。
例如，企业可以通过数据仓库分析生产数据，找出生产过程中的瓶颈和效率低下的环节，进而优化生产流程，提高生产效率。
3. 客户关系管理数据仓库可以整合企业内外部的客户数据，提供全面的客户视图。
通过数据仓库，企业可以对客户行为进行分析，了解客户需求和偏好，从而制定更有针对性的市场推广策略和客户关系管理策略。
例如，企业可以通过数据仓库分析客户购买历史和行为模式，进行客户细分，制定个性化的营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
三、数据挖掘的应用1. 市场营销数据挖掘可以通过分析市场数据，发现潜在的市场机会和消费者行为模式，帮助企业制定更有效的市场营销策略。
例如，企业可以通过数据挖掘分析消费者购买历史和偏好，预测消费者的购买意愿和需求变化，从而精确推送个性化的广告和促销活动。
2. 欺诈检测数据挖掘可以通过分析大量的交易数据，发现异常模式和规律，帮助企业及时发现和预防欺诈行为。
例如，银行可以通过数据挖掘分析客户的交易行为，发现异常的交易模式，及时冻结账户并采取相应的措施，减少欺诈风险。
数据挖掘-知识点
1、数据库与数据仓库的对比数据库 数据仓库面向应用 面向主题数据是详细的 数据是综合和历史的保持当前数据 保存过去和现在的数据数据是可更新的 数据不更新对数据的操作是重复的 对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的 操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录 一个操作存取一个集合数据非冗余 数据时常冗余操作比较频繁 操作相对不频繁查询基本是原始数据 查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据 决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算 有很多复杂的计算支持事务处理 支持决策分析2、OLTP与OLAP，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁联机事物处理（On Line Transaction Processing的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。
OLTP OLAP数据库数据 数据仓库数据细节性数据 综合性数据当前数据 历史数据经常更新 不更新，但周期刷新对响应时间要求高 响应时间合理用户数量大用户数量相对较小面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持决策需要面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动3、数据字典和元数据：数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。
由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。
元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。
数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据 ：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据4、数据从数据库到知识的流程：DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI5、数据挖掘的含义：知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。
数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库与数据挖掘技术解析
数据仓库与数据挖掘技术解析在现代信息化的时代，数据已经成为了一种非常重要的资产。
在这些海量的数据之中，有很多有价值的信息被隐藏其间。
这就需要我们使用数据仓库与数据挖掘技术，通过对数据的分析和挖掘，向我们呈现出内在有价值的数据信息，帮助我们更好地理解数据，并从中发现我们需要的信息。
一、什么是数据仓库？在这个信息时代，数据已经成为企业不可缺少的一部分。
数据仓库是一个专门用于存储数据的系统。
它是一个集成的数据存储库，可以提供数据分析、数据挖掘、Web 搜索和企业报告等功能，以帮助企业快速响应客户需求、创造商业价值。
数据仓库是一个面向主题、集成、时间相对稳定和可刷新的数据存储库，用于支持企业智能化决策的整个过程。
面向主题: 数据仓库是围绕企业内关键业务件建立的，如销售、供应、市场等；集成: 数据仓库可集成不同来源的数据；时间相对稳定: 数据仓库存储的数据相对长周期，如一年或更长；可刷新: 数据仓库是可刷新的，数据可以通过批处理或实时方式更新。
二、数据仓库的重要性数据仓库非常重要，因为它提供了企业知识管理的基础。
企业知识管理是智能化决策和企业的长期成功的基础。
数据仓库可以帮助企业了解他们的客户、业务和市场动态。
由于大量的数据每天产生，数据仓库是必要的，以便企业能够应对不断变化的市场需求和管理信息的日益复杂的挑战。
数据仓库的另一个重要方面是它可以帮助企业洞察和理解他们的客户。
通过数据仓库分析数据可以确定客户的购买模式、使用历史和趋势，以及他们对于企业的反应。
这有助于企业制定更好的战略、优化点，以更好地满足客户需求。
三、数据挖掘技术数据挖掘是一种从大量数据中提取信息、关系和模式的技术。
数据挖掘不是单纯的筛选和过滤数据，而是在数据中寻找隐含的知识和模式。
如同羊毛出在羊身上，这些我们不曾发现过的、规律性强的数据关联，本身就是数据中蕴藏的财富。
数据挖掘使用抽样、统计分析、模型构建等技术，将庞大、复杂的数据库处理成有价值的信息，一方面为业务提供帮助，一方面成为指导企业决策的可靠的数据来源。
数据仓库与数据挖掘案例分析
数据仓库与数据挖掘案例分析在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
如何有效地管理和利用这些海量数据，以获取有价值的信息和洞察，成为了摆在众多企业面前的重要课题。
数据仓库和数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
接下来，让我们通过一些具体的案例来深入了解这两项技术的应用和价值。
一、零售行业的数据仓库与数据挖掘以一家大型连锁超市为例，该超市每天都会产生大量的销售数据，包括商品的种类、价格、销售数量、销售时间、销售地点等。
通过建立数据仓库，将这些分散在不同系统和数据库中的数据整合起来，形成一个统一的、集成的数据源。
数据挖掘技术则可以帮助超市发现隐藏在这些数据中的模式和趋势。
例如，通过关联规则挖掘，可以发现哪些商品经常被一起购买，从而优化商品的摆放和促销策略。
如果顾客经常同时购买面包和牛奶，那么将这两种商品摆放在相邻的位置，或者推出面包和牛奶的组合促销活动，可能会提高销售额。
通过聚类分析，可以将顾客分为不同的群体，根据每个群体的消费习惯和偏好，进行个性化的营销。
比如，将经常购买高端进口食品的顾客归为一类，针对他们推送相关的新品推荐和优惠信息；而对于注重性价比的顾客群体，则推送一些打折促销的商品信息。
二、金融行业的数据仓库与数据挖掘在金融领域，银行和证券公司也广泛应用数据仓库和数据挖掘技术。
一家银行拥有大量的客户数据，包括客户的基本信息、账户交易记录、信用记录等。
利用数据仓库，银行可以对这些数据进行整合和管理，实现对客户的全面了解。
数据挖掘可以帮助银行进行客户细分，识别出高价值客户和潜在的流失客户。
对于高价值客户，提供个性化的服务和专属的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度；对于潜在的流失客户，及时采取措施进行挽留，比如提供优惠政策或者改善服务质量。
在风险管理方面，数据挖掘可以通过建立信用评估模型，预测客户的违约风险。
通过分析客户的历史交易数据、收入情况、负债情况等因素，评估客户的信用等级，为贷款审批提供决策依据，降低不良贷款率。
数据仓库与数据挖掘区别
数据仓库与数据挖掘区别随着数据的日益增长和应用需求的扩大，数据仓库和数据挖掘成为了越来越重要的领域。
这两个领域虽然有时被混淆在一起，但其实有很大的区别。
本文将深入探讨数据仓库和数据挖掘的区别。
一、数据仓库是什么首先我们来看数据仓库是什么。
数据仓库是一个专门存储企业级数据的系统。
它是一个集中管理和众多决策支持工具的数据中心，可以提供企业数据的历史标准记录和解决方案。
数据仓库包括一个或多个数据源、抽取转换加载程序、集成部分和元数据信息。
在数据仓库中，业务数据从各个操作性/事务型系统收集、清洗、集成并存储，为后期的分析使用提供了数据资源。
数据仓库通常能够支持复杂、高级、决策性的业务分析，而传统的操作数据系统通常只支持简单的查询和记录事务。
二、数据挖掘是什么接下来我们了解一下数据挖掘。
数据挖掘是一种从数据中发掘隐藏模式、关系和规律的过程，可以通过应用统计分析、机器学习、聚类分析以及其它相关技术进行自动化发现。
数据挖掘是在海量、复杂、异构、不确定的数据中获取有用知识的一种方法。
数据挖掘与统计学不同之处在于，统计学更加关注于数据分布、统计量以及推断。
而数据挖掘更加关心的是数据的预测建模、分类和聚类。
数据挖掘还可以探索数据，从而寻找实现业务目标的方案。
在数据挖掘中，数据不仅用于构建模型，还广泛应用于商业分析、客户关系管理、市场探测以及其它领域。
三、数据仓库和数据挖掘的区别数据仓库和数据挖掘经常被误解，认为是相同的领域。
然而，两者之间有很大的区别。
首先，数据仓库旨在存储和管理各种类型的数据。
而数据挖掘旨在从这些数据源中提取有用、有影响的业务信息。
因此，可以说数据仓库是数据挖掘的基础。
其次，数据仓库主要是为数据分析提供数据，而数据挖掘旨在构建更深入的分析和预测模型。
数据仓库会使业务分析师获得简单易懂的答案，而数据挖掘技术能发现隐藏的模式和规律，发掘数据中的未知信息。
另外，数据仓库主要是为企业的管理团队和商业分析师提供数据资源。
《数据仓库与数据挖掘》课程简介
数据仓库与数据挖掘
(DataWarehouseandDataMining)
总学时：48学时理论：48学时实验(上机、实习等)：。
学时
学分：3
课程主要内容：
数据仓库(DW)与数据挖掘(DM)是20世纪90年代中期兴起的新技术。
数据仓库用于决策分析，数据挖掘用于从数据库中发现知识。
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统(DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能(B1)的主要技术。
数据仓库与数据挖掘是计算机专业的选修课程，本课程主要讲述：数据仓库的基本概念、原理及应用；各类数据挖掘的分类、原理与方法。
介绍数据仓库的概念、特征、存贮结构及数据分析的手段。
重点介绍数据挖掘中的分类挖掘、聚类挖掘、关联规则挖掘的概念、原理、方法及应用特征。
简单介绍WEB挖掘、空间数据挖掘、时序数据挖掘等的基本原理与方法。
同时，结合高级语言与SQ1编写锻炼学习者在数据库中对数据进行提取与分析能力。
先修课程：
≪C语言程序设计》、《离散数学》、《数据结构》、《数据库系统原理》、《操作系统原理》等。
适用专业：
计算机科学与技术
教材：
MargaretH.Dunham著，郭崇慧等译.《数据挖掘教程》.北京：清华大学出版社，2005教学参考书：
[1]范明等译.《数据挖掘概念与技术》.北京：机械工业出版社，2008。
数据仓库与数据挖掘
事实表。
数据仓库与数据挖掘
1.2 数据挖掘
– 数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现 过程由以下三个阶段组成：数据准备，数据挖掘，结果表达和解释。
• 数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，研究和解决 从数据库中获取信息的问题，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性。
• 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的《Building the Data Warehouse》一书 中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的 （Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile） 、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
数据仓库与数据挖掘
1.1 数据仓库
– 2．特点
• 1）面向主题。操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系 统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的 。
• 2）集成性。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理 的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，从而消除源数据中的不一 致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
• 3）相对稳定。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据 操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将 被长期保留。数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新。
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
数据仓库与数据挖掘的关系
数据仓库与数据挖掘的关系数据仓库与数据挖掘是两个在大数据时代中非常重要的概念和实践领域。
数据仓库是一个集中存放、管理和组织企业各种数据的系统，它通过将分散在不同源头的数据进行集成，并且对数据进行清洗和转换，最终形成一个可用于数据分析和决策制定的统一数据视图。
而数据挖掘则是通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关联规则、趋势和未知知识的过程。
数据仓库和数据挖掘之间有着紧密的关系。
数据仓库是数据挖掘的基础和源头，数据挖掘则是从数据仓库中提取有价值的信息和知识的工具和方法。
数据仓库提供了数据挖掘所需的大规模、集成、清洗和预处理的数据，而数据挖掘则通过在数据仓库中进行数据分析和模式发现，帮助企业探索并发现隐藏在数据中的知识和智慧。
可以说，数据仓库是数据挖掘的核心和基础设施。
首先，数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
在数据仓库中，企业可以将来自不同部门、不同系统的数据进行集成和融合，将分散的数据变成统一的数据视图，为数据挖掘提供了一个全面而丰富的数据源。
数据仓库还对数据进行了清洗和转换，去除了冗余、不完整和错误的数据，提高了数据的质量和可用性。
这样，数据挖掘就能够基于高质量的数据进行分析和挖掘，得到准确、可靠的结果。
其次，数据仓库为数据挖掘提供了数据的快速和高效访问。
数据仓库采用了多维数据模型和数据立方体等技术，可以对数据进行多维度的组织和存储，快速地响应用户的查询和分析需求。
通过数据仓库，数据挖掘人员可以方便地进行数据的切片、切块和钻取等操作，发现数据中的规律性和关联性，并进行深入的探索和分析。
数据仓库还提供了对历史数据的保存和查询功能，使得数据挖掘可以对历史数据进行回溯和分析，帮助企业发现过去的趋势和规律，为未来的决策提供参考和支持。
再者，数据仓库与数据挖掘之间互为补充，相互促进。
数据挖掘可以从数据仓库中发现隐藏的模式和知识，为企业决策提供有力的支持。
而数据挖掘的结果和发现也可以反过来指导数据仓库的设计和建设。
数据仓库与数据挖掘技术在企业业务智能中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业业务智能中的应用概述：随着信息技术的飞速发展，企业在日常运营中产生了大量数据。
如何有效地管理和利用这些数据成为提升企业竞争力的关键。
数据仓库和数据挖掘技术因此应运而生，成为企业业务智能的重要组成部分。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术在企业业务智能中的应用。
一、数据仓库的作用数据仓库是指将企业各个业务领域的数据集中存储和管理的系统。
通过数据仓库，企业可以将分散在各个业务系统中的数据整合起来，并进行分层组织和统一管理。
数据仓库的主要作用包括：1. 数据集成和一致性：不同业务系统中的数据通常具有不同的格式和结构，数据仓库可以将这些异构数据进行转化和整合，从而提供一致的数据视图。
2. 数据存储和管理：数据仓库采用专门的数据存储结构，可以快速存储和检索大量的数据，提供高性能的数据访问服务。
3. 决策支持：数据仓库可以为企业提供多维分析和决策支持的功能，通过对数据进行多维度、多角度的分析，帮助企业制定战略和决策。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以在数据仓库中发现隐藏的模式、规律和趋势，为企业提供更深入的洞察和决策支持。
常见的数据挖掘技术包括：1. 关联规则挖掘：通过分析不同数据项之间的关联关系，挖掘出在一起出现的频繁模式和规则。
例如，在超市的购物数据中，可以通过关联规则挖掘发现“啤酒和尿布”的相关性，从而优化产品布局和销售策略。
2. 预测建模：通过对历史数据的分析和建模，预测未来的趋势和结果。
例如，在金融行业中，可以通过预测模型预测客户的信用风险，从而减少坏账风险。
3. 聚类分析：将相似的数据对象分为不同的类别或群组。
例如，在市场营销中，可以通过聚类分析将客户分为不同的群体，针对不同群体制定精准的营销策略。
4. 异常检测：通过对数据的分析，发现与正常模式不符的异常数据。
例如，在网络安全领域中，可以通过异常检测技术及时发现并应对网络攻击行为。
数据仓库与数据挖掘课件
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
3.数据库与数据仓库对比
数据库 数据仓库
细节的 代表当前的数据 可更新的 一次操作数据量小 面向应用 支持管理
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库 是空间立体数据。
2.联机分析处理（OLAP）
OLAP的基本思想是决策者从多 方面和多角度以多维的形式来观 察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动 OLAP 综合性数据 历史数据 不更新，但周期性刷新 一次处理的数据量大 响应时间合理 面向分析，分析驱动
统计学与数据挖掘的比较
统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数 据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初 等运算）的定量分析，得到数量信息。 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等） 进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知 识。
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。
综合或提炼的 代表过去的数据 不更新 一次操作数据量大 面向分析 支持决策
1.1.2从OLTP到OLAP
1.联机事务处理（OLTP）
2.联机分析处理（OLAP） 3.OLTP与OLAP的对比
1.联机事务处理（OLTP）
联机事务处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据 修改为特征，使用户利用数据库能够快速地 处理具体的业务。 OLTP应用要求多个查询并行，以便将每个 查询分布到一个处理器上。
数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用
数据仓库与数据挖掘在企业管理中的应用在当今的信息化时代，企业管理面对的信息量越来越大，以至于常规的管理方式已经无法满足企业的需求。
于是数据仓库和数据挖掘这两项技术成为了许多企业探索的方向。
这两项技术的应用，可以让企业对于已有的大数据进行深度挖掘，进一步利用现有资源，提升管理水平，这也成为了企业不得不关注的一个领域。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是企业利用数据挖掘技术所建立的一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持企业决策。
其目的是为了能够协助企业进行宏观分析，明晰未来的趋势发展和判断现在的应对策略是否正确。
数据仓库所包含的数据内容是企业日常运营和业务中的所有数据，包括会计数据、销售数据、顾客信息、市场趋势、工厂产能等。
数据仓库的建立能够提高企业管理的效率，降低企业的风险，为企业发展提供更多的可能性。
与传统数据库相比，数据仓库具有以下几个特点：1. 面向主题数据仓库主要面向企业管理者和决策者，具有清晰的主题和目的。
相比之下，传统的数据库则更多地依赖于操作系统及其接口。
2. 集成性数据仓库包含了企业运营中所有的数据，可以有效地减少数据碎片化，整合不同的数据来源，使数据更加稳定、完整、方便加工分析。
3. 冗余性冗余是数据仓库的一个重要特点。
数据仓库通过冗余来减轻对源数据库的访问压力，同时降低复杂数据处理的复杂度。
4. 历史性数据仓库之所以被称为数据仓库，是因为它集成了历史数据。
这为企业管理者和决策者提供了更为准确和完整的数据信息，使得决策更加客观可靠。
二、数据挖掘的定义和作用数据挖掘，是指通过计算机技术从大量数据中寻找出一些数据之间有意思的关系和规律，用来帮助企业做出正确决策。
它能够直接帮助企业发现、分析、处理那些隐藏在海量数据背后的关系和知识。
在企业管理中，数据挖掘能够帮助企业进行追踪顾客，建立销售模型，统计客流等多个方面的工作。
在数据挖掘的应用过程中，需要进行数据的预处理、特征选择等技术，才能提取出准确的信息。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的概念。
数据仓库是指将企业或者组织的各种数据集中存储在一个统一的数据库中，以便进行分析和决策支持。
数据挖掘是指从大量的数据中自动发现隐藏的模式、关联和规律，以提供有价值的信息。
数据仓库的建设需要经过以下几个步骤：1. 数据采集和清洗：首先，需要采集各种数据源的数据，这些数据可以来自企业内部的各个部门，也可以来自外部的供应商、合作火伴等。
然后，对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和错误的数据，以确保数据的质量和准确性。
2. 数据集成和转换：将采集到的数据进行整合和转换，使其符合数据仓库的数据模型和结构。
这包括将不同数据源的数据进行映射和转换，以便能够进行统一的分析和查询。
3. 数据存储和管理：将整合和转换后的数据存储在数据仓库中。
数据仓库通常采用多维数据模型，以支持复杂的分析和查询。
此外，还需要建立索引和优化查询性能，以提高数据访问的效率。
4. 数据分析和挖掘：在数据仓库中，可以使用各种数据分析和挖掘技术来发现隐藏的模式和规律。
这包括统计分析、机器学习、数据可视化等方法。
通过对数据的分析和挖掘，可以获取有价值的信息，匡助企业做出决策和制定战略。
数据仓库的建设需要使用一些专业的软件工具和技术，例如ETL（Extract-Transform-Load）工具用于数据的抽取、转换和加载，OLAP（Online Analytical Processing）工具用于多维数据分析，数据挖掘工具用于模式发现和预测分析等。
数据仓库与数据挖掘在各个行业都有广泛的应用。
例如，在零售业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行销售预测、客户细分和推荐系统的构建；在金融业中，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行风险评估、欺诈检测和信用评分等；在医疗保健领域，可以通过数据仓库和数据挖掘来进行疾病预测、诊断辅助和药物研发等。
总之，数据仓库与数据挖掘是现代企业和组织进行数据分析和决策支持的重要工具。
数据仓库与数据挖掘
数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中重要的概念和技术，它们在数据管理和分析方面起着关键作用。
本文将详细介绍数据仓库与数据挖掘的定义、原理、应用以及相关技术。
一、数据仓库的定义与原理数据仓库是一个用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的系统，它将来自多个数据源的数据进行提取、转换和加载，以便进行高效的查询和分析。
数据仓库的主要特点包括：集成性、主题性、稳定性和可扩展性。
数据仓库的建立通常经历以下几个步骤：1. 数据提取：从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换，以确保数据的一致性和准确性。
2. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行索引和分区，以提高查询效率。
3. 数据建模：根据业务需求，设计和构建数据仓库的逻辑模型，包括维度模型和事实模型。
4. 数据查询与分析：通过使用数据仓库中的数据，进行复杂的查询和分析，以获取有价值的信息和洞察。
二、数据挖掘的定义与原理数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，以支持决策和预测。
数据挖掘的主要任务包括：1. 分类：将数据分为不同的类别，以预测新数据的分类。
2. 聚类：将数据分为不同的群组，以发现数据中的相似模式。
3. 关联规则挖掘：发现数据中的相关关系和规律。
4. 预测：基于历史数据，预测未来的趋势和结果。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和集成，以提高数据质量和一致性。
2. 特征选择：选择最具代表性和相关性的特征，以减少数据维度和提高模型的准确性。
3. 模型构建：选择合适的数据挖掘算法，并使用训练数据构建预测模型。
4. 模型评估：通过使用测试数据集，评估模型的性能和准确性。
5. 模型应用：将训练好的模型应用于新的数据，以进行预测和决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的应用数据仓库与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗、电子商务等。
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
第一章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：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、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。
●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、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、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
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”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库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；以运营导向为主；以实时数据仓库、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？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。
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。
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财务子系统
销售子系统
供应子系统 人力资源子系统
数据库
生产调度子系统
面向事务
数据仓库
产品分析 销售商分析 消费者分析
面向主题
• 例如：一个保险公司的数据仓库所组织的主题可能是：客户、政策、保险金、 索赔等，而按应用来组织则可能是：汽车保险、生命保险、伤亡保险等。
7.1.1 数据仓库概念与特点
（2）集成的数据
7.1.1 数据仓库概念与特点
（3）数据相对稳定
数据库：通常定时更新，根据需要变化 数据仓库：主要供查询，只读。
从内容上看，存储当前和历史的数据，不是日常事 务产生的数据，并且当前数据在一定时间间隔后要转换成 历史数据转存慢速设备，不需要的则删除，因此极少修改。
7.1.1 数据仓库概念与特点
（4）数据仓库的时间相关性
7.1.2 传统数据库与数据仓库
传统数据库
迥异
数据仓库
➢日常业务的自动化处理 ➢属于联机事务处理
➢只涉及当前数据，系统 积累下的历史业务数据往 往被转存到脱机的环境中
➢用于支持高层决策分析 ➢属于联机分析处理
➢对自身业务的运作及整 个市场相关行业的态势进 行分析，做出有利的决策
7.1.2 传统数据库与数据仓库
7.1.1 数据仓库概念与特点
什么是数据仓库？
始于20世纪80年代初，“数据仓库之父”William H.Inmon。
“数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、 相对稳定的、与时间相关的数据集合，以支持经营管理中 的决策。
数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，不同 于企业现有的操作型数据库；数据仓库是对多个异构的数 据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史 数据。
四个级别
当前细节级 提取综合
轻度综合级 精炼综合
高度综合级 老化的数据
早期细节级
被转储于磁带 等转换介质
7.1.3 CRM中数据仓库的结构
❖ 组织结构——元数据 关于数据的数据 组织仓库内的数据存储，描述何种信息存于何处，怎样 编码，怎样与其他信息相关，来自哪里，怎样与业务相 关。 元数据对于管理、组织、探索数据非常重要，它能够让 用户知道数据仓库有什么，以及如何使用。
第7章 数据仓库和数据挖掘
本章学习目标
了解数据仓库的概念及特点 了解数据挖掘的应用和功能 熟悉数据挖掘的几种主要技术
第7章 数据仓库和数据挖掘
7.1 数据仓库概述 7.2 数据挖掘概述 7.3 数据挖掘的主要技术 7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响
第7章 数据仓库和数据挖掘
7.1 数据仓库概述 7.2 数据挖掘概述 7.3 数据挖掘的主要技术 7.4 数据仓库和挖掘对CRM的影响
例如：银行交易管理系统中，每天的大量操作都限于增 加新账号、删除旧账号、更改账号中的金额数据、查询 客户账号余额等。
联机分析处理（OLAP）——数据仓库的核心应用。 OLAP：针对同一个主题对数据进行分析、查询和生成报 表，从而快速、交互地得出决策支持的分析结论。
基本功能是对用户当前及历史数据进行分析以辅导领导 决策，侧重决策支持，并提供直观易懂的查询结果。
数据仓库中的数据都要表明时间属性。通常 包含历史信息，记录了企业从过去某一时点（如开 始应用数据仓库的时点）到目前的各个阶段的信息， 通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势 做出定量分析和预测。为了满足决策分析的需要， 数据仓库的数据存储期限一般为5~10年，当超过数 据仓库的存储期限，或对分析不再有用时，这些数 据将从数据仓库中删去。
监视器/包装
信息
信息
信息
7.1.3 CRM中数据仓库的结构
• 体系结构——综合的数据仓库的体系结构
OLAP
抽取 清理 装载 刷新
数据仓库
服务
OLAP
主题 主题 主题
数据源
数据集市
查询工具 报表工具 分析工具 数据挖掘工具 前端工具
7.1.3 CRM中数据仓库的结构
❖ 组织结构——四个级别
集成
最近时期的业 务数据
例如：数据仓库表的结构、数据仓库表的属性、数据仓 库的元数据、抽取日志。
7.1.3 CRM中数据仓库的结构
❖ 组织结构图
面向决策人员
高度综合级
生产线每月销售
元 轻度综合级 数 据
当前细节级 操作型转换
早期细节级
面向管理人员 中心数据库
子生产线每周销售 销售细节级 销售细节级
7.1.4 数据仓库几个重要概念
OLTP
OLAP
特征 操作处理
信息处理
面向 事务
分析
用户
操作人员、低层管理 决策人员、高级管理
人员
人员
功能 日常操作处理
长期信息需求、分析 决策
DB设计 面向应用
面向主题
7.1.3 CRM中数据仓库的结构
• 体系结构——斯坦福大学的数据仓库体系结构 客户应用
数据仓库 集成器
监视器/包装器 监视器/包装器
联机的 事务处理系统
异构的 外部数据源
脱机的 历史业务数据
data data
数据中心(仓库)
为分析统计和决策支持应用服务
联机事务处理和联机分析处理
联机事务处理（OLTP）——传统的关系型数据库的核心 应用。 OLTP：执行基本的增加、删除等联机事务和查询处理， 及时、安全地将当前事务所产生的记录保存下来。几乎 涵盖了组织的大部分日常操作。SQL语言
从原来分散的多个异种数据源（关系数据库、文本数据库、 Web数据库、一般文件等）构成的子系统中提取数据。
为何进行数据集成？
① 原有数据库系统记录的是每一项业务处理的流水账，不适 合分析处理，在进入数据仓库之前必须进行综合、计算，抛弃 分析处理不需要的数据项，必要时增加一定的外部数据。
② 原分散数据库中有很多重复或不一致的地方，必须消除不 一致和错误，全局统一。
对数据仓库中数据综合程度的一个度量
✓ 粒度越高，综合程度越高，细节程度越低 ✓ 粒度越低，综合程度越低，细节程度越高
7.1.1 数据仓库概念与特点
特点
1、面向主题 2、集成的数据 3、数据相对稳定 4、数据仓库的时间相关性
7.1.1 数据仓库概念与特点
（1）面向主题
数据库：面向事务处理任务，各系统分离 数据仓库：按照一定的主题域组织在一起
主题：用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点 方面。针对决策者的数据分析，而不是日常事务的处理， 因而排除了对决策无用的数据，提供了特定主题的简明 视图。是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对 象，是针对某一决策问题而设置的。