(数据仓)数据仓库与数据挖掘分析
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。
数据仓库与数据挖掘实验报告
一、上机目的及内容目的：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购买自行车模式。
请将要挖掘的维度（事例维度）设置为客户，再将客户的属性设置为数据挖掘算法识别模式时要使用的信息。
然后算法将使用决策树从中确定模式。
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选择潜在的客户发送自行车促销信息。
要求:利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验内容，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并根据实验案例绘出模型及操作过程。
实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）关联分析：关联分析是从数据库中发现知识的一类重要方法。
时序模式：通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。
分类：分类是在聚类的基础上对已确定的类找出该类别的概念描述，代表了这类数据的整体信息，既该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及Microsoft SQL Server套件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）及实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)创建 Analysis Services 项目1.打开 Business Intelligence Development Studio。
2.在“文件”菜单上，指向“新建”，然后选择“项目”。
3.确保已选中“模板”窗格中的“Analysis Services 项目”。
4.在“名称”框中，将新项目命名为 AdventureWorks。
5.单击“确定”。
更改存储数据挖掘对象的实例1.在 Business Intelligence Development Studio 的“项目”菜单中，选择“属性”。
数据仓库与数据挖掘实验报告
数据仓库与数据挖掘实验报告一、实验目的和意义数据仓库和数据挖掘是现代大数据时代中关键的技术与方法，本实验旨在通过实践操作，了解数据仓库和数据挖掘的基本概念、流程和方法，并基于实验数据进行数据仓库与数据挖掘的实际应用。
二、实验内容及步骤本实验基于某电商平台的网购数据，通过数据仓库的建立和数据挖掘的过程，探索和发现隐藏在数据中的有价值信息。
具体步骤如下：1. 数据收集和预处理获取电商网购数据集，对数据进行清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理和数据集整合等，以保证数据的质量和可用性。
2. 数据仓库的建立基于处理后的数据，进行数据仓库的建立。
根据业务需求和分析目标，确定维度表和事实表的建模方法和关联关系，设计和构建星型或雪花模式的数据仓库。
3. 数据挖掘的实践基于已建立的数据仓库，进行数据挖掘的实践，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等。
通过使用数据挖掘工具，如R、Python中的Scikit-learn等，进行模型构建和算法实施，得到数据挖掘结果。
4. 结果分析与应用对数据挖掘结果进行分析和解读，发现和总结其中的规律和知识，得到业务价值和应用建议，为业务决策和目标达成提供支持和参考。
三、实验结果与分析本实验得到了以下数据挖掘结果：1. 关联规则挖掘通过关联规则挖掘的过程，发现了一些有趣和有用的关系，如购买商品A的用户有70%的概率也会购买商品B，可以利用这些关联规则进行交叉销售和推荐。
2. 分类与预测通过构建分类和预测模型，成功预测了用户的购买行为，可以预测出用户未来可能会购买的商品，为精准市场营销和库存管理提供决策支持。
3. 聚类分析通过聚类分析，将用户分为不同的群体，可以对不同群体采取不同的营销策略，提高用户满意度和购买转化率。
4. 异常检测通过异常检测，发现了一些异常行为和欺诈行为，可以及时进行监控和防范，保护用户权益和平台安全。
此外，还通过数据可视化的方式，将分析结果展示出来，如通过柱状图、折线图、散点图等方式进行可视化展示，直观地呈现数据的分布和关系。
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析
数据仓库与数据挖掘的应用案例分析随着信息化时代的到来，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
数据的采集、存储、管理和分析对于企业的发展至关重要，因此数据仓库和数据挖掘成为了企业管理中不可或缺的一部分。
本篇文章将从实际应用的角度，分析数据仓库和数据挖掘在企业管理中的应用案例，并对相应的应用过程进行深入剖析。
一、企业数据仓库的建设随着企业规模的扩大，企业的数据量也越来越大，如何高效地管理企业的数据，使企业管理者更好地利用数据进行决策已成为现代企业面临的重要问题。
在这个背景下，企业数据仓库应运而生。
企业数据仓库是一个按照主题组织的、集成的、非易失性的、随时间变化而更新的数据集合，用于支持企业管理决策。
建设企业数据仓库，首先需要确定数据仓库的目标、内容、结构和技术等方面的问题。
下面，以某电商企业的数据仓库建设为例，进行具体分析。
1. 确定数据仓库的目标该电商企业定位在提供高品质的商品和服务上，因此数据仓库的主要目标是为企业领导层提供决策支持服务，使企业能够更好地了解市场变化、用户需求、商品销售情况等，从而制定更加精准的市场营销策略和商品运营方案。
2. 确定数据仓库的内容该企业的数据仓库包括以下内容：（1）用户数据：包括用户的基本信息、购买记录、心理特征等方面的数据。
（2）商品数据：包括商品的基本信息、销售记录、库存等方面的数据。
（3）营销数据：包括销售额、订单量、优惠券使用情况、促销活动效果等方面的数据。
（4）财务数据：包括收入、成本、盈利等方面的数据。
3. 确定数据仓库的结构该企业数据仓库的结构采用星型或雪花型的结构，以主题为中心，将不同的数据源集成在一起，数据仓库中的不同表之间通过主键和外键进行关联。
4. 确定数据仓库的技术方案该企业采用的数据仓库技术方案包括ETL工具、数据清洗工具、数据集成工具、数据质量管理工具等。
在数据仓库的建设过程中，需要对数据进行清洗、转换和整合等处理，以保证数据的一致性和准确性。
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
数据仓库与数据挖掘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规模数据的系统，而数据挖掘则是通过分析和探索这些数据来发现隐藏在其中的实用信息和模式。
一、数据仓库数据仓库是一个集成的、主题导向的、稳定的、面向主题的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1. 集成性：数据仓库将来自不同来源的数据进行整合，以便用户可以从一个地方访问和分析各种数据。
2. 主题导向：数据仓库的设计是环绕特定的主题或者业务问题进行的，而不是按照应用程序或者部门来组织数据。
3. 稳定性：数据仓库的数据是经过清洗、转换和整合的，以确保数据的准确性和一致性。
4. 面向主题：数据仓库存储的数据是按照主题进行组织的，例如销售、客户、产品等。
5. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标志进行存储的，以便用户可以进行时间上的分析和比较。
6. 非易失性：数据仓库中的数据是长期存储的，不会因为系统故障或者断电而丢失。
数据仓库的建设过程包括数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载和数据查询等环节。
通过数据仓库，企业可以更好地理解自己的业务运营情况，支持决策制定和战略规划。
二、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动发现实用的信息、模式和关系的过程。
它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术和算法来实现的。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
下面我们来详细介绍这些任务：1. 分类：分类是将数据集划分为不同的类别或者标签的任务。
通过学习已知类别的样本数据，分类算法可以对新的未知数据进行分类。
2. 聚类：聚类是将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的任务。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或者距离来实现。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的任务。
例如，购买商品A的人通常也会购买商品B，这就是一个关联规则。
4. 异常检测：异常检测是识别数据集中不符合正常模式的数据对象的任务。
数据仓库与数据挖掘中的聚类算法
数据仓库与数据挖掘中的聚类算法随着信息化时代的到来，数据已经成为了企业生产、经营和管理的最重要的资源之一。
数据的高速增长和多样性给企业带来了更多的挑战，怎么更好地从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，成为所有企业所面对的共同问题。
数据仓库和数据挖掘技术的应用，有望成为解决这些挑战的有效手段。
本文将围绕数据仓库和数据挖掘两个方面，详细介绍聚类算法的原理、应用以及优缺点。
一、数据仓库数据仓库，是指将企业的数据集中存储、集成、管理的系统。
其核心是将异构的数据集成于一体，便于企业管理者快速地从中切入任何一个数据领域，进行深入的挖掘分析，以便更好的发现市场风险、新的商业机会、优化产品设计等。
数据仓库的功能主要包括数据的收集、汇聚、整合、存储、管理、查询和分析等。
其目的在于从大量的海量数据中，挖掘出更为有价值、更为深入的信息，辅助企业进行决策制定。
数据仓库一般由四个部分组成：数据源、数据处理、数据管理和数据访问。
二、数据挖掘数据挖掘又叫做数据矿掘，是一种通过数据分析、模式识别等技术，从大量数据中挖掘出潜在的商业价值以及其他有用的信息的过程。
数据挖掘技术主要有分类、聚类、关联规则挖掘、持续性挖掘和决策树等。
而其中的聚类算法也成为了数据挖掘中最常用的技术之一。
三、聚类算法聚类算法又称为群体分析或聚类分析，是指将样本数据划分为若干个不同的集合，其中每个集合都至少包含两个样本。
聚类算法主要是为了将样本聚为不同的组群，每个组群具有相似性，而不同的组群之间具有较大的差异性。
聚类算法的基本步骤如下：1、将样本进行初始化，将样本集合分为若干个分组。
2、计算不同分组之间的距离，根据不同的计算方式进行选择。
3、将距离最近的两个分组合并，形成一个新的分组。
4、重新计算与新分组之间的距离，重复1-3步骤，直到满足停止条件，结束聚类算法运行。
聚类算法主要有层次聚类、K-means聚类、密度聚类、DBSCAN聚类等。
四、应用聚类算法在数据挖掘中应用广泛，主要包括以下几个方面：1、客户细分：根据顾客的消费行为、购买偏好等特征进行聚类，以便于进行针对性的营销策略。
浅谈数据仓库与数据挖掘
浅谈数据仓库与数据挖掘数据仓库与数据挖掘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，它们在数据管理和分析方面扮演着关键的角色。
本文将从数据仓库和数据挖掘的定义、特点、应用以及未来发展等方面进行浅谈。
一、数据仓库1. 定义数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策的分析和报告。
2. 特点（1）面向主题：数据仓库以主题为中心，将企业中各个部门的数据按照主题进行集成和组织，方便用户进行分析和决策。
（2）集成性：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性，提供了一致的数据视图。
（3）稳定性：数据仓库中的数据是经过清洗、转换和整理的，保证了数据的准确性和一致性。
（4）随时间变化：数据仓库中的数据是根据时间进行组织和管理的，可以追溯历史数据，支持时间序列分析和趋势预测。
3. 应用数据仓库广泛应用于企业的决策支持系统、业务智能和数据分析等领域。
它可以帮助企业进行销售分析、市场调研、客户关系管理、供应链管理等，提供决策者需要的各种信息和报告。
二、数据挖掘1. 定义数据挖掘是从大量数据中发现有用的模式、规律和知识的过程。
它利用统计学、机器学习、人工智能等技术，通过对数据的分析和挖掘，揭示数据背后的隐藏信息和价值。
2. 特点（1）自动化：数据挖掘是一种自动化的过程，通过计算机算法和模型，对数据进行分析和挖掘，不需要人工干预。
（2）非显性：数据挖掘可以发现隐藏在数据中的非显性模式和规律，帮助人们发现新的知识和见解。
（3）综合性：数据挖掘可以结合多种技术和方法，如聚类、分类、关联规则挖掘等，对数据进行多维度的分析和挖掘。
（4）实时性：数据挖掘可以对实时数据进行分析和挖掘，帮助企业及时发现和应对问题。
3. 应用数据挖掘广泛应用于商业、金融、医疗、社交网络等领域。
它可以帮助企业进行市场分析、风险预测、用户行为分析、推荐系统等，提供决策支持和业务优化的建议。
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课程设计
通信与信息工程学院数据仓库与数据挖掘分析课程设计班级：XXXX姓名：XXX学号：XXXXXX指导教师：XXXXX设计时间：XXXXX成绩：评通信与信息工程学院二〇一X年工作完成统计表:教师签名：目录1．绪论 (1)1.1项目背景 (1)1.2提出问题 (1)2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1)2.1数据仓库介绍 (1)2.2数据集市介绍 (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 (4)3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5)3.2 数据仓库的建立 (5)3.2.1数据仓库数据集成 (5)3.2.2建立维表 (8)4.OLAP操作 (10)5.数据预处理 (12)5.1描述性数据汇总 (12)5.2数据清理与变换 (13)6.数据挖掘操作 (13)6.1关联规则挖掘 (13)6.2 分类和预测 (17)6.3决策树的建立 (18)6.4聚类分析 (22)7.总结 (25)8.任务分配 (26)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数据仓库数据仓库介绍: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
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技术在企业管理中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业管理中的应用随着信息化时代的到来，企业管理开始进入了一个高度数据化的时代。
在企业管理中，数据是一种极其重要的资源，它对于企业的运营管理有着不可低估的作用。
而近年来，数据仓库和数据挖掘技术的出现，进一步丰富了企业管理中的数据资源，为企业提供了更加有力的数据支持。
本文将从数据仓库和数据挖掘技术在企业管理中的应用入手，探讨它们对于企业管理的促进作用，并介绍它们的原理和应用方法。
一、数据仓库在企业管理中的应用数据仓库是指对企业内部数据、外部数据以及历史数据进行采集、整合、清洗、转换和存储，并提供直观易用的数据查询与分析功能的一种数据存储方式。
它为企业提供了一个高效准确的数据管理平台，能够帮助企业更加直观地了解自身的运营情况，并为企业管理决策提供数据支持。
数据仓库在企业管理中的应用主要有以下几个方面：1. 提供全面数据视图数据仓库可以将企业内部数据、外部数据以及历史数据进行整合，提供一个全面的数据视图，为企业提供一个全面统一的视角。
这样，企业管理者就可以更加直观地了解企业的运营情况，有针对性地制定出管理策略。
2. 支持智能决策通过数据仓库的查询与分析功能，企业管理者能够方便地获取有关企业各方面的信息，可以对企业运营情况进行深入分析，为企业的决策提供数据支持。
这样，企业管理者可以更加准确地把握 Enterprise Performance Management（全面业绩管理）的核心内容和业务数据。
3. 提高管理效率数据仓库可以提供丰富的数据查询与分析功能，帮助企业管理者进行快速、准确的数据查询与分析，进而提升企业管理效率，提高管理水平。
4. 优化资源配置企业内部资源的配置是企业管理中一项非常重要的任务。
通过数据仓库可以把各个方面的数据进行整合和分析，通过数据分析及市场分析了解企业的运营情况，合理分配资源，使得企业资源得到更好的利用。
二、数据挖掘在企业管理中的应用数据挖掘是指通过各种计算机技术，以大规模的、高维度的、异构的数据集为研究对象，挖掘数据之间的潜在关系，发现数据背后蕴含的知识和规律。
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Adventure Works分销商销售数据分析---Women’s Tights一、概述Women’s Tights型号共三种产品，分别为“Women’s Tights,L”、“omen’s Tights,M”和“omen’s Tights,S”。
这三种商品在拿大、法国和英国均有销售。
在Adventure WorksDW数据库中查询得知三种产品的总销售额如下：表 1 三种商品销量对比English Product Name Sales AmountWomen's Tights, L$93,554.46Women's Tights, M$17,727.64Women's Tights, S$90,550.91总计$201,833.01查询命令为：SELECT DimProduct.EnglishProductName AS产品,SUM(FactResellerSales.SalesAmount)AS销售额FROM DimProduct INNER JOINFactResellerSales ON DimProduct.ProductKey = FactResellerSales.ProductKeyGROUP BY DimProduct.EnglishProductName, DimProduct.ModelNameHAVING(DimProduct.ModelName ='Women''s Tights')从上表可以看出，[Women's Tights, L]与[Women's Tights, S]的销量相当，而[Women's Tights, M]的销量明显低于另两种，其销量只占总销量的9%。
会有如此大的差距呢？下面运用OLAP技术进行分析。
为叙述方便，下文用“M”简称[Women's Tights, M]，用“L”表示[Women's Tights, L]，用“S”表示[Women's Tights, S]。
二、多维数据集的设计1、事实表的设计：本任务主要考查销售额，因此需要的销售额、运费和税额三个主要指标；2、维度表的设计：影响销售的因素有很多，如销售商、销售团队、区域、时间、促销手段等，所以此处设计了雇员、分销商、促销、产品、订单日期、销售区域等维度。
三、数据分析1、将销售数据按年度分割，以确认是否与时间有关以年度为列字段，产品名称为行字段，销售额为数据字段设计立方体。
表 2 分年度销售额Sales Amount Calendar YearEnglish Product Name20022003总计Women's Tights, L$54,257.97$39,296.49$93,554.46Women's Tights, M$12,508.33$5,219.30$17,727.64Women's Tights, S$56,129.63$34,421.28$90,550.91总计$122,895.93$78,937.08$201,833.01图 1 分年度销售额直方图从上图来看，2002年和2003年Women’s Tights,M的销量都明显低于另两种商品，且2003年的销量还不及2002年的一半，下降的幅度较另外两种更明显。
为进一步分析M的销售额是否爱时间的影响，对两年的销售数据按周进行钻取，如下表所示：表 3 三种产品分周销售额Yea r Week Women's Tights, LWomen's Tights,MWomen's Tights, S总计M所占比重200 227$8,130.34$1,529.80$8,817.50$18,477.648.28% 31$12,040.01$2,609.65$12,441.75$27,091.419.63% 36$8,739.59$2,429.68$9,582.15$20,751.4211.71% 40$7,677.33$1,484.80$7,045.04$16,207.179.16% 44$10,144.89$2,204.71$10,445.66$22,795.259.67%49$7,525.82$2,249.70$7,797.52$17,573.0412.80%200 31$4,139.45$3,689.51$7,828.960.00% 14$6,829.58$1,529.80$5,688.17$14,047.5510.89% 18$9,403.75$1,934.74$8,129.29$19,467.789.94% 23$8,965.86$1,754.77$7,159.42$17,880.059.81% 5$4,904.35$4,949.34$9,853.690.00%9$5,053.52$4,805.55$9,859.060.00%总计$93,554.46$17,727.64$90,550.91$201,833.018.78%从表3看出，在有销售的各周里，M的销售额占总销售额的比重均低（最高也仅12.8%）。
这说明M的销售额显著低于L和S这个现象不受时间影响，按时间再继续向下钻取已无必要。
2、按销售区域分割：以销售区域为列字段，以产品名称为行字段，以销售额为数据字段设计立方体。
表 4 分区域销售额表English Product Name Canada France United Kingdom United States Women's Tights, L$22,904.43$5,272.04$4,828.55$60,549.45 Women's Tights, M$4,499.40$1,259.83$854.89$11,113.52 Women's Tights, S$20,330.09$5,259.79$4,262.55$60,698.47总计$47,733.92$11,791.67$9,945.98$132,361.44 M占总销售额的比重9.43%10.68%8.60%8.40%注：表格中最后一行为EXCEL中手工添加。
从上表可以看出，尽管M在四个国家的销售额均不及L和S，但情况并不完全相同：在法国，M的销销售额占到了该型号总销售额的10.68%，较另外三个国家的占有率都高，这表明M在法国的形势要好于其他国家，在法国有进一步提高M销售额的可能性。
由于数据仓库中对于区域只细化到国家一级，所以无法按区域继续向下钻取。
3、按分销商的类型来分割：以分销商类型为列字段，以产品名称为行字段，以销售额为数据字段设计立方体。
表 5 按分销商类别分割销售额English Product Name Specialty BikeShopValue AddedResellerWarehouse总计仓储销售比重Women's Tights, L $18,061.52$27,131.38$48,361.56$93,554.4651.69%Women's Tights, M $17,727.64$17,727.64100.00%Women's Tights, S $14,282.03$28,358.01$47,910.87$90,550.9152.91%总计$32,343.55$55,489.39$114,000.07$201,833.0156.48%注：上表中最后一列为EXCEL中手工添加。
从表中可以看出，分销商主要有专卖店（Specialty Bike Shop）、代理商（Value Added Reseller）和仓储式零售商（Warehouse）三种。
三种类型中仓储式零售商的销售额最高，占据了一半多；而代理商的销售额也远高于专卖店的销售额。
通过专卖店和代理商销售的L 和S占据了接近一半的总销售额。
而M则全部通过仓储式销售。
假设M也发展专卖店和代理商两种销售形式，按L和S的销售情况，则M的销售额可望增加一倍。
4、从促销方式来分割：以促销方式名称为列字段，以产品名称为行字段，以销售额为数据字段设计立方体。
表 6 按促销手段分割销售数据English Product Name NoDiscountVolumeDiscount 11 to14Volume Discount15 to 24VolumeDiscount 25 to40总计促销额比例Women's Tights, L $75,949.87$12,275.80$5,328.79$93,554.4618.82%Women's Tights, M $17,727.64$17,727.640.00%Women's Tights, S $71,315.49$11,551.19$6,739.35$944.87$90,550.9121.24%总计$164,993.0$23,826.99$12,068.14$944.87$201,833.0118.25%从上表可以看出，L和S两种商品的促销效果良好，S促销带来的销售额占总销售额的21.24%，而M则未进行任何形式的促销，这里不分析不对M进行促销的原因。
根据L和S的促销效果，假设对M开展促销活动后达到L的效果，则M的销售额可望增加$4,109.13 ，若促销效果达到S，则M的销售额可望增加$4,546.67。
5、从销售团队来分割销售数据图2 分团队销售额L、M、S三种产品由欧洲和北美以及一个跨区域的超级团队共三个团队负责销售。
从图2看出，尽管欧洲团队三种产品的销售额均低于北美团队。
进一步的计算发现，欧洲团队实现的M产品的销售额只占共实现的总销售额的4%，而同期欧洲市场中M的销售额占欧洲总销售额的10%，这说明欧洲销售团队对M的销售低存在责任，需要改进或更换团队。
表7 各产品占该团队销售额的百分比English Product Name European Sales Manager North American Sales Manager Women's Tights, L51.10%36.36% Women's Tights, M 4.38%19.97% Women's Tights, S44.52%43.67%四、分析结论综合上述多维分析的结果可以得出以下结论：1、M的销售额显著低于L和S，这个现象在各区域均存在，且不受时间的影响，欲采取措施提升M的销售额使之与L和S销售额比肩难度很大，代价可能很高；2、M产品在四个市场的基础不完全相同，在法国的市场基础要好高过其他三个国家；3、目前M的分销商较单一，都是仓储式销售，而专卖店和代理商这渠道贡献的销售额接近总销售额的一半，但M未进入这两种渠道销售；4、开展的促销活动对提升销售有一定作用（约20%），但M未开展任何形式的促销活动；5、从销售团队来看，欧洲团队的销售重点放在L和S上，M的销售额只有4.38%，而北美团队销售的M占其销售额的20%。