数据仓库概述[1]
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数据仓库概述
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2020/11/21
数据仓库概述[1]
课程简介：
1. 为什么出现数据仓库与数据挖掘？
— 啤酒与尿布 — 7-11
2. 研究内容
— 从海量数据中找到规律与联系，为决策提 供支持
3. 数据仓库与数据库的不同
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数据仓库概述[1]
数据库与数据仓库
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
库存管理子系统：
领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
人事管理子系统：
员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号） 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）
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数据仓库概述[1]
¢ William H.Inmon:数据仓库是一个面向主题 的、集成的、非易失的且随时间变化的数据
集合，用于支持管理人员的决策。
William H. Inmon: William H. Inmon是世界公认的“数据仓库之父”， 是数据仓库及其相关技术网站 www.billinmon.com 的 合 作 伙 伴 ， 是 “企业信息工厂”的创造者之一。他一直致 力于数据库和数据仓库技术方面的研究，在 数据管理和数据仓库技术方面以及数据处理 的 管 理 方 面 撰 写 了 40 多 本 著 作 ， 发 表 过 600 多 篇 学 术 论 文 ， 并 且 经 常 应 邀 在 技 术 和学术会议上演讲。
¢ 1.1 数据仓库的产生 ¢ 1.2 数据仓库的含义 ¢ 1.3 数据仓库的特征 ¢ 1.4 数据库系统与数据仓库 ¢ 1.5 数据仓库的基本结构 ¢ 1.6 数据仓库的基本概念 ¢ 1.7 数据仓库的数据组织
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数据仓库概述[1]
1．1 数据仓库的产生
1. 数据处理分为两类：
事物处理
分析处理
2. 传统数据库较难满足分析处理的要求：
¢
历史数据需求量大
¢
不同系统的数据难以集成（蜘蛛网问题）
¢
对大量数据的访问性能不足
¢
事务处理和分析处理数据环境的分离
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数据仓库概述[1]
1.2 数据仓库的含义
对于什么是数据仓库，还有许多不同的定义，如：
¢
“数据仓库是融合方法、技术和工具以在完整的平台上
同的用户有不同的要求，同一个用户的要求也会随 时间而经常变化，因此，数据仓库中的主题有时会 因用户主观要求的变化而变化的。
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数据仓库概述[1]
面向主题
¢ 为特定数据分析领域提供的数据与传统数据库中的 数据是有不同的。传统数据库中的数据是原始的、 基础的数据，而特定分析领域数据则是需要对它们 作必要的抽取、加工与总结而形成。
数据仓库概述[1]
考核方法：
¢ 考核采取笔试结合实验的方法： 实验成绩 30% 笔试成绩 70%
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数据仓库概述[1]
第一章 数据仓库概述
本章介绍了数据仓库技术产生的背景、数据仓库的含义与特征、数 据仓库与操作型数据库系统的区别和数据仓库的基本体系结构。
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数据仓库概述[1]
数据仓库之父--Bill Inmon
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数据仓库概述[1]
1.3 数据仓库的特征 ¢ 数据仓库的数据是面向主题的 ¢ 数据仓库的数据是集成的 ¢ 数据仓库的数据是非易失的 ¢ 数据仓库的数据是随时间不断变化的
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数据仓库概述[1]
面向主题
¢ 主题（Subject）：特定的数据分析领域与目标。 ¢ 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持。 ¢ 数据仓库是面向分析、决策人员的主观要求的，不
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
¢ 例：一个面向事务处理的“商场”数据库系统，其数据 模式如下 采购子系统：
订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
销售子系统：
顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话） 销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）
将数据提交给终端用户的一种手段”。
¢
“数据仓库是对分布在企业内部各处的业务数据的整合、
加工和分析的过程”。
¢
“数据仓库是一种具有集成性、稳定性和提供决策支持的
处理”。
¢
“为查询和分析（不是事务处理）而设计的关系数据库”
20世纪80年代中期，“数据仓库”这个名词首次出现在号称 “数据仓库之父”W.H.Inmon的《Building Data Warehouse》一 书中，在该书中，W.H.Inmon把数据仓库定义为“一个面向主 题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集百度文库，以用于支 持管理决策过程。”（“A data warehouse is a subject-oriented, integrated, non-volatile, time-variant collection of data in support of management decisions.”）
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
¢ 如果按照面向主题的方式进行数据组织，首先应该 抽取主题，即按照管理人员的分析要求来确定主题， 而与每个主题相关的数据又与有关的事务处理所需 的数据不尽相同。
¢ 在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息， 同时又抛弃了与分析处理无关或不需要的数据，从 而将原本分散在各个子系统中的有关信息集中在一 个主题中，形成有关该主题的一个完整一致的描述。 面向主题的数据组织方式所强调的就是要形成一个 这样一致的信息集合
主要参考书：
1．《数据仓库》 Inmon W.H 著 机械工业出版社 2．《数据挖掘 – 概念与技术》 Jiawei Han & Micheline Kamber 著 机械工业出版社 3．《数据挖掘 》 朱明 著 中国科学技术大学出版社 4．《数据仓库与联机分析处理》 王珊等 著 科学出版社
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数据仓库概述[1]
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主要学习内容：
第一篇 数据仓库与OLAP
1. 数据仓库 2. 联机分析处理技术（OLAP） 3. 数据预处理技术
— 数据清洗 — 数据集成和变换 — 数据约简
第二篇 数据挖掘
1. 数据挖掘技术
— 关联规则挖掘、分类、聚类分析 — 数据挖掘在各领域的应用等。
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课程简介：
1. 为什么出现数据仓库与数据挖掘？
— 啤酒与尿布 — 7-11
2. 研究内容
— 从海量数据中找到规律与联系，为决策提 供支持
3. 数据仓库与数据库的不同
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数据库与数据仓库
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面向主题示例
库存管理子系统：
领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期） 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期） 库存（商品号，库房号，库存量，日期） 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
人事管理子系统：
员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号） 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）
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数据仓库概述[1]
¢ William H.Inmon:数据仓库是一个面向主题 的、集成的、非易失的且随时间变化的数据
集合，用于支持管理人员的决策。
William H. Inmon: William H. Inmon是世界公认的“数据仓库之父”， 是数据仓库及其相关技术网站 www.billinmon.com 的 合 作 伙 伴 ， 是 “企业信息工厂”的创造者之一。他一直致 力于数据库和数据仓库技术方面的研究，在 数据管理和数据仓库技术方面以及数据处理 的 管 理 方 面 撰 写 了 40 多 本 著 作 ， 发 表 过 600 多 篇 学 术 论 文 ， 并 且 经 常 应 邀 在 技 术 和学术会议上演讲。
¢ 1.1 数据仓库的产生 ¢ 1.2 数据仓库的含义 ¢ 1.3 数据仓库的特征 ¢ 1.4 数据库系统与数据仓库 ¢ 1.5 数据仓库的基本结构 ¢ 1.6 数据仓库的基本概念 ¢ 1.7 数据仓库的数据组织
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数据仓库概述[1]
1．1 数据仓库的产生
1. 数据处理分为两类：
事物处理
分析处理
2. 传统数据库较难满足分析处理的要求：
¢
历史数据需求量大
¢
不同系统的数据难以集成（蜘蛛网问题）
¢
对大量数据的访问性能不足
¢
事务处理和分析处理数据环境的分离
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数据仓库概述[1]
1.2 数据仓库的含义
对于什么是数据仓库，还有许多不同的定义，如：
¢
“数据仓库是融合方法、技术和工具以在完整的平台上
同的用户有不同的要求，同一个用户的要求也会随 时间而经常变化，因此，数据仓库中的主题有时会 因用户主观要求的变化而变化的。
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数据仓库概述[1]
面向主题
¢ 为特定数据分析领域提供的数据与传统数据库中的 数据是有不同的。传统数据库中的数据是原始的、 基础的数据，而特定分析领域数据则是需要对它们 作必要的抽取、加工与总结而形成。
数据仓库概述[1]
考核方法：
¢ 考核采取笔试结合实验的方法： 实验成绩 30% 笔试成绩 70%
PPT文档演模板
数据仓库概述[1]
第一章 数据仓库概述
本章介绍了数据仓库技术产生的背景、数据仓库的含义与特征、数 据仓库与操作型数据库系统的区别和数据仓库的基本体系结构。
PPT文档演模板
数据仓库概述[1]
数据仓库之父--Bill Inmon
PPT文档演模板
数据仓库概述[1]
1.3 数据仓库的特征 ¢ 数据仓库的数据是面向主题的 ¢ 数据仓库的数据是集成的 ¢ 数据仓库的数据是非易失的 ¢ 数据仓库的数据是随时间不断变化的
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数据仓库概述[1]
面向主题
¢ 主题（Subject）：特定的数据分析领域与目标。 ¢ 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持。 ¢ 数据仓库是面向分析、决策人员的主观要求的，不
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数据仓库概述[1]
面向主题示例
¢ 例：一个面向事务处理的“商场”数据库系统，其数据 模式如下 采购子系统：
订单（订单号，供应商号，总金额，日期） 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量） 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
销售子系统：
顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话） 销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）
将数据提交给终端用户的一种手段”。
¢
“数据仓库是对分布在企业内部各处的业务数据的整合、
加工和分析的过程”。
¢
“数据仓库是一种具有集成性、稳定性和提供决策支持的
处理”。
¢
“为查询和分析（不是事务处理）而设计的关系数据库”
20世纪80年代中期，“数据仓库”这个名词首次出现在号称 “数据仓库之父”W.H.Inmon的《Building Data Warehouse》一 书中，在该书中，W.H.Inmon把数据仓库定义为“一个面向主 题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集百度文库，以用于支 持管理决策过程。”（“A data warehouse is a subject-oriented, integrated, non-volatile, time-variant collection of data in support of management decisions.”）
PPT文档演模板
数据仓库概述[1]
面向主题示例
¢ 如果按照面向主题的方式进行数据组织，首先应该 抽取主题，即按照管理人员的分析要求来确定主题， 而与每个主题相关的数据又与有关的事务处理所需 的数据不尽相同。
¢ 在每个主题中，都包含了有关该主题的所有信息， 同时又抛弃了与分析处理无关或不需要的数据，从 而将原本分散在各个子系统中的有关信息集中在一 个主题中，形成有关该主题的一个完整一致的描述。 面向主题的数据组织方式所强调的就是要形成一个 这样一致的信息集合
主要参考书：
1．《数据仓库》 Inmon W.H 著 机械工业出版社 2．《数据挖掘 – 概念与技术》 Jiawei Han & Micheline Kamber 著 机械工业出版社 3．《数据挖掘 》 朱明 著 中国科学技术大学出版社 4．《数据仓库与联机分析处理》 王珊等 著 科学出版社
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数据仓库概述[1]
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主要学习内容：
第一篇 数据仓库与OLAP
1. 数据仓库 2. 联机分析处理技术（OLAP） 3. 数据预处理技术
— 数据清洗 — 数据集成和变换 — 数据约简
第二篇 数据挖掘
1. 数据挖掘技术
— 关联规则挖掘、分类、聚类分析 — 数据挖掘在各领域的应用等。
数据仓库概述[1]