数据仓库实例
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。
doris实践案例
Doris实践案例：基于Doris的数据分析平台建设背景随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注如何利用海量的数据来进行深入的分析和洞察，以支持业务决策和优化运营。
然而，传统的数据仓库和分析平台往往面临着数据量大、处理速度慢、扩展性差等问题，无法满足业务的需求。
因此，很多企业开始采用新一代的数据分析平台，如Doris，来构建高效、可扩展的数据分析解决方案。
Doris是由百度公司开源的一款可扩展、高性能、高可靠的分布式列式存储和计算引擎。
它具有以下特点：•列式存储：Doris采用列式存储，可以大幅度提高查询性能，特别是在大规模数据查询时表现更为突出。
•实时计算：Doris支持实时数据的快速导入和实时计算，可以满足实时分析的需求。
•高可扩展性：Doris采用分布式架构，可以方便地进行水平扩展，支持PB 级别的数据存储和处理。
•高可靠性：Doris具有自动容错和自动恢复的能力，支持数据的高可靠性和持久性。
本案例将以某电商企业为例，介绍基于Doris的数据分析平台建设的过程和结果。
过程1. 需求分析与架构设计首先，我们与电商企业的业务团队进行需求沟通和分析，了解他们的数据分析需求和痛点。
通过与业务团队的交流，我们确定了以下需求：•实时分析：需要对实时的交易数据进行分析，以及时发现和解决问题。
•历史分析：需要对历史的销售数据进行深入的分析，以了解销售趋势和用户行为。
•高性能和可扩展性：需要一个高性能和可扩展的数据分析平台，能够支持PB级别的数据存储和处理。
基于以上需求，我们设计了以下架构：架构中的关键组件包括：•数据源：从电商企业的交易系统和其他数据源中获取数据，并实时导入到Doris中。
•数据导入：使用Doris提供的导入工具或自行开发的数据导入程序，将数据导入到Doris中。
•数据存储：Doris使用列式存储引擎存储数据，以提高查询性能。
•数据计算：Doris支持在线查询和离线计算，可以根据需求选择合适的计算方式。
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)
事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息（知识） OLAP（DM、OLAM）
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数据仓库与传统数据库的区别
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OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
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业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短； 在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时，会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题（更高粒度）
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建立数据仓库的投资回报
数据模型：（1）逻辑数据结构，包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点：面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束；（2）数据表示系统（ 例如，ER图和关系模型）。
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元数据
kettle dw层创建实例 -回复
kettle dw层创建实例-回复如何在Kettle DW层创建实例。
第一步：理解Kettle DW层的概念Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一款开源的数据集成工具，可以用于实现ETL（抽取、转换、加载）过程。
DW层（Data Warehouse Layer）是数据仓库中的一层，用于进行数据的存储、处理和分析。
在Kettle DW层中，我们可以创建各种类型的实例来实现特定的数据处理需求。
接下来，我们将逐步介绍如何在Kettle DW层创建实例。
第二步：下载和安装Kettle首先，需要下载并安装Kettle工具。
您可以在Pentaho官方网站上找到最新的Kettle版本，并按照官方文档中的指引进行安装。
安装完成后，您可以启动Kettle工具。
第三步：创建一个新的Kettle作业在Kettle中，可以通过作业（Job）和转换（Transformation）来完成数据处理任务。
在本文中，我们将重点介绍如何创建一个Kettle作业实例。
在Kettle工具的菜单栏中，选择“文件”>“新建”>“作业”。
这将打开作业设计界面。
在作业设计界面中，您可以定义作业的名称、描述和相关参数。
第四步：添加作业步骤在Kettle作业设计界面中，您可以点击“作业”选项卡，然后点击“作业”步骤工作区域中的右键菜单，选择“新建步骤”。
这将在作业中添加一个新的步骤。
在步骤配置界面中，您可以选择不同类型的步骤来实现具体的数据处理操作。
例如，您可以选择“数据库输入”步骤来从数据库中读取数据，并将其加载到DW层中。
在步骤配置界面中，您需要设置各种参数，例如数据库连接信息、SQL 查询语句和目标表格等。
根据实际需求，逐步配置参数，并保存步骤设置。
第五步：设置作业顺序在Kettle作业设计界面中，您可以选择不同的步骤，并按照实际需求设置它们的顺序。
例如，您可以通过连接线将一个步骤的输出连接到另一个步骤的输入，以实现数据处理的流程。
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。
数据仓库概述PPT(共 57张)
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细节的
操1作.型1.数3据两者数据处理模式的分析差型数别据
综合的，或提炼的
当前数据
历史数据
更新的
不可更新，只读的
生命周期符合SDLC （软件开发生命周期）
完全不同的生命周期
对性能要求高 一个时刻操作一个单元 事务驱动 面向应用 一次操作数据量小，计算简单 支持日常操作
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1.2 数据仓库的基本概念
数据仓库就是一个面向主题的、集成的、不可更新 的、随时间不断变化的数据集合，通常用于企业的 决策支持。
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1.2.1 面向主题
主题：是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业 信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽 象。在逻辑上，它对应于企业中某一宏观分析领域 所涉及的分析必须把分析数 据从事务处理环境中提取出来，按照决策支持系统处 理的需要进行重新组织，建立单独的分析型处理环境。 数据仓库正是为了构建这种新的分析型处理环境而 出现的一种数据存储和组织技术。
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数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
第1讲 数据仓库概述
1
数据仓库概述 1.1 数据仓库产生的原因 1.2 数据仓库的基本概念 1.3 数据仓库的体系结构
2
数据仓库概述
1.1 数据仓库产生的原因 1.1.1 操作型数据处理 1.1.2 分析型数据处理 1.1.3 两种数据处理模式的差异 1.1.4 数据库系统的局限性
对性能要求宽松 一个时刻操作一个集合 分析驱动 面向分析 一次操作数据量大，计算复杂 支持管理需求
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解1. 简介医院信息系统（Hospital Information System，简称HIS）是指用于管理和处理医院业务运转所需的信息的一种计算机化系统。
医院作为一个庞大而复杂的组织，会产生大量的数据，这些数据的收集、存储、处理和分析对于医院的运营和决策具有重要意义。
医院数据仓库就是为了满足这一需求而建立的一种数据管理和分析系统。
本文将以一个医院数据仓库实例为例，介绍HIS的医院数据仓库实现的过程和关键要点。
2. 数据仓库架构HIS的医院数据仓库主要由以下几个核心组件构成：•数据源层（Source Layer）：负责从医院的各个业务系统中提取数据，并进行清洗和转换。
数据源可以包括门诊系统、住院系统、检验系统等。
•数据存储层（Storage Layer）：负责将清洗和转换后的数据存储起来，常用的存储方式包括关系型数据库、数据仓库和数据湖等。
•数据管理层（Management Layer）：负责管理数据仓库的元数据、数据质量、数据安全等方面的工作。
•数据应用层（Application Layer）：提供给医院管理层、医生和研究人员等用户使用的各种数据分析和可视化工具。
3. 数据抽取和清洗在数据仓库的实施过程中，数据抽取和清洗是一个非常关键的步骤。
医院的业务系统中的数据格式和结构多种多样，需要通过数据抽取工具将其转换成统一的格式，以便进行后续的分析和挖掘。
数据的抽取可以采用多种方式，常见的包括定时导出和实时数据同步。
根据具体的需求，可以选择适合的数据抽取方式。
数据清洗是数据仓库实施过程中非常重要的一环。
由于医院业务系统中的数据多样性和复杂性，常常会出现数据中的噪声、重复、缺失等问题。
数据清洗的目标是保证数据的一致性和准确性，以及清除数据中的噪声。
4. 数据建模和维度设计数据建模是医院数据仓库设计的核心工作之一。
在数据建模过程中，需要根据医院业务需求确定合适的维度和度量，以及它们之间的关系和层次结构。
dwd层到dws层宽表设计实例
在数据仓库中，数据通常以事实表和维度表的形式进行存储，以便进行复杂的数据分析和报告生成。
其中，宽表设计是一种常见的数据建模方法，通过将多个维度表连接到一个事实表上，可以方便地进行多维度分析。
本文将通过一个具体的实例，介绍从dwd层到dws层的宽表设计。
2. dwd层和dws层的概念2.1 dwd层数据仓库的数据源通常是来自于不同的业务系统，这些源数据往往是面向业务操作的，结构不规范，含有冗余和错误数据。
dwd层是数据仓库的数据提取和清洗层，用于接收原始数据并对其进行清洗和转换，最终生成符合数据仓库建模规范的中间数据。
2.2 dws层dws层是数据仓库的最终数据存储层，其中包含了经过清洗、转换和汇总后的业务数据，以供后续的数据分析和报告生成。
在dws层中，通常会进行一些高级的数据建模，比如宽表设计，以适应复杂的分析需求。
3. 实例分析：从dwd层到dws层的宽表设计假设有一个电商企业，其dwd层包含了订单表、商品表、用户表等原始数据，现需要设计一个宽表，用于分析不同商品在不同时间段的销3.1 dwd层数据分析在对dwd层的订单表、商品表和用户表进行分析后，我们发现需要的字段包括：- 订单信息：订单号、下单时间、用户ID- 商品信息：商品ID、商品名称、商品类别- 用户信息：用户ID、用户昵称- 订单明细：订单号、商品ID、商品单价、购物数量根据这些字段，我们可以进行多维度的分析，比如按照商品类别统计销售额、按照用户分析购物行为等。
3.2 dws层宽表设计在设计dws层的宽表时，我们需要将上述字段整合到一个宽表中，以便进行多维度分析。
宽表的字段包括：- 订单号- 下单时间- 用户ID- 用户昵称- 商品ID- 商品名称- 商品类别- 商品单价通过将不同维度的数据整合到一个宽表中，可以方便地进行多维度分析，比如按照时间统计销售情况、按照用户和商品类别分析销售情况等。
4. 宽表设计的优势和适用场景4.1 优势宽表设计可以方便地进行多维度分析，比如按照时间、用户、商品等进行统计和对比分析，为企业决策提供更全面的数据支持。
数据仓库技术应用案例分享
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库的建设实施PPT课件( 61页)
实施过程
1 需求分析 2 逻辑分析 3 ODS建模 4 数据仓库建模 5 数据源分析
6 数据获取与整合 7 应用分析 8 性能调优 9 数据展现 10 元数据管理
数据源分析
数据源范围 数据源格式 数据更新频率 数据量
数据源范围
包括数据源逻辑范围和物理范围
数据质量
数据源格式
理解各数据源的格式，确定统一的格式，制定相应的转换规则
系统高效地不间断运行，数据被正确的访问
狭义数据中心：
狭义的数据中心是指数据仓库和建立在数据仓库之上的决策分析应用， 具体包括：数据源，数据的ETL，ODS数据库，数据仓库，数据集市，商 务智能应用和元数据管理等。
在此作业指导书中，除非特别说明数据中心都是指侠义的数据中心， 即数据仓库及建立在数据仓库之上的商务智能和决策分析应用。
单位代码
Dept
行业代码表
Code_trade_new
电压代码表
Codvolt
时段
Code_period
用户类别
Code_user_type
用户使用电表
User_ammeter
用电分类代码表
rep_salse_ation
其它电费数据
Bill_data_oth
更新 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 月 维表 月 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化） 维表（缓慢变化）
名称 用电分类 电价表 行业 欠费信息表
客户信息 电量与电费表
地区（单位）
部门 电压
数据源分析
数据源范围 数据源格式 数据更新频率 数据量
数据质量
代码 AC_ELEC_CLASS AC_TARIFF AC_TRADE_TYPE CHG_RECEIVABLES
数仓案例 宽表
数仓案例宽表
宽表在数据仓库中是一种常见的数据结构，主要用于处理多维数据集。
以下是一个宽表的案例：
假设我们有一个电商平台的销售数据仓库，其中包含多个维表和事实表。
维表包括产品、时间、用户、商家等，事实表则记录了每个维表属性与销售量、销售额等指标的关联关系。
为了方便分析和查询，我们可以将事实表和多个维表相关联，加工成轻度汇总的宽表。
这个宽表将包含事实表中的所有维度和度量，以及根据需要进行轻度汇总的数据。
例如，我们可以将销售事实表与产品、时间、用户和商家维表相关联，生成一个包含产品名称、时间、用户ID、商家ID、销售额和销售量等列的宽表。
这个宽表将为数据分析师提供更方便的查询和分析基础，帮助他们快速了解销售情况、产品趋势和市场表现等。
除了宽表之外，数据仓库中还有其他的数据结构，如星型模型和雪花型模型。
每种数据结构都有其适用的场景和优势，选择合适的数据结构可以提高数据仓库的性能、可扩展性和灵活性。
关于沃尔玛数据仓库系统案例
关于沃尔玛数据仓库系统案例沃尔玛公司(Wal-MartStores,Inc。
)(NYSE:WMT)是一家美国的世界性连锁企业,以营业额(4082。
14亿美元)计算为全球最大的公司,其控股人为沃尔顿家族。
总部位于美国阿肯色州的本顿维尔。
沃尔玛主要涉足零售业,是世界上雇员最多的企业,连续三年在美国《财富》杂志全球500强企业中居首。
沃尔玛超市物流管理信息系统总体战略规划系统开发背景现在大型超市几乎满天飞,一个大型超市要想在激烈的竞争市场上站稳脚跟甚至有所发展,要想实现全国连锁乃至世界连锁,不仅要提供优质的商品和服务,而且更要在价格上大做文章,沃尔玛就是很明显的例子。
大型超市在日常生活中有着至关重要的作用,因为人们的日常生活用品几乎都是在这里开始流通的,所以说,其流通量不可不大。
而随着超市规模的不断扩大,物流的作用便会突出出来。
正是由于这种作用,物流在商品成本上所占的比例也会越来越大。
因此,物流系统的开发也显的尤为重要。
系统开发目的沃尔玛自建立以来,通过先进的物流管理系统节约了大量的成本,使的商品能够质优价廉吸引顾客。
如今,沃尔玛连锁已经遍布全球。
沃尔玛是很典型的成功案例,也是在物流系统开发方面做的比较好的企业之一。
随着国际化进程的加快和全球化企业间的合作,物流在企业中的作用变的越来越大,物流在商品中的成本的比例也变的越来越大。
为了解决这一问题,本系统的开发便至关重要了。
物流系统的开发不仅可以节约成本,而且可以提高工作效率。
高效的物流管理系统,可以使商品存量大大降低,资金周转速度加快,经营成本因此也就自然降低。
高效的物流管理系统使沃尔玛的销售、订货、配送保持同步,实现一体化管理。
另外,管理系统的开发,可以使公司及时了解商品市场的变化,帮助公司调整战略部署,最终使企业立于不败之地。
现行系统的详细调查大型超市对物流的要求要以优质和高效的工作程序为原则,将商品运送到各个营运单位,及时地将商品陈列在货架上,并且以合理的价格提供给顾客。
OLAP应用实例
9张表间的关系及各表包含的字段
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5.2 分析需求
分析的主题：华兴商业银行贷款金额分析。 分析的数值（事实）：贷款总额、正常贷款额以及不良贷 款额。 分析的角度（维度）：信贷机构、时间、贷款类别、贷款 期限和经营状况。 分析的粒度（维度级别）： 信贷机构：市行、支行和管辖机构。 时间：年、季度和月。 贷款类别：贷款的类别。 贷款期限：贷款期限、贷款期限明细。 经营状况：经营状况。
切片：筛选经营状况为“亏损”的企业
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运用多维分析方法分析数据（续）
切块：筛选“经营状况”为“亏损”的企业、 “贷款期限”为“短期贷款”
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5.6 小结
本章应用SQL Server 2000 Analysis Services实施了一个多维分析案例。 首先需要从决策者那里获得分析需求， 然后在此基础上抽取、清理和转换原始数据，构 建数据仓库和多维数据集， 最后可以通过分析浏览器并运用合适的分析方法 察看和分析数据。
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5.3 数据准备
构造事实表的视图：
CREATE VIEW 贷款分析视图 AS SELECT 借款凭证编号,客户代码,机构编码 AS 支行管辖 机构编码,贷款类别 AS 贷款类别明细编码,贷款期限分类 AS 贷款期限明细代码,借款日期, (正常+关注+次级+可疑+损失) AS 贷款总额, (正常+关注) AS 正常贷款,(次级+可疑+损失) AS 不 良贷款 FROM 借款凭证分析表
使用多维数据集浏览器查看数据
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运用多维分析方法分析数据
替换网格中的维度：“借款日期”替换“贷款类 别”
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运用多维分析方法分析数据（续）
决策支持系统考试名词解释
决策支持系统的定义:决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。
决策支持系统（DSS）结构图，三部件结构图。
决策制定是由决策支持系统和它的用户共同完成的。
决策问题的结构化分类:决策问题按结构化程度分类，即对决策问题的内在规律能否用明确的程序化语言给以清晰的说明或者描述.，如果能够描述清楚的，称为结构化问题；不能描述清楚，而只能凭直觉或者经验作出判断的，称为非结构化问题；介于这两者之间的，则成为半结构化问题。
三部件结构 1.对话部件：是决策支持系统与用户的交互界面，用户通过“人机交互系统”控制实际决策支持系统的运行。
2.数据部件：数据部件包括数据库和数据库管理系统。
3.模型部件；模型部件包括模型库和模型库管理系统。
DSS与MIS的不同:1.MIS是面向中层管理人员，为管理服务的系统。
DSS是面向高层人员，为辅助决策服务的系统。
2.MIS按事务功能(生产，销售，人事)综合多个事务处理的EDP。
DSS是通过模型计算辅助决策。
3.MIS是以数据库系统为基础；以数据驱动的系统。
DSS是以模型库系统为基础的，以模型驱动的系统.4.MIS分析着重于系统的总体信息的需求，输出报表模式是固定的。
DSS分析着重于决策者的需求，输出数据的模式是复杂的。
5.MIS系统追求的是效率，即快速查询和产生报表。
DSS追求的是有效性，即决策的正确性。
6.MIS支持的是结构化决策。
这类决策是经常的、重复发生的。
DSS支持的是半结构化决策。
这类决策是指既复杂又无法准确描述处理原则又涉及大量计算，既要应用计算机又要用户干预，才能取得满意结果的决策。
决策过程中四大步骤可以分成更详细的八个步骤：提出问题；确定目标；价值准则；拟定方案；分析评价；选定方案；试验验证；普遍实施。
决策体系与决策信息:决策体系由决策系统、参谋（智囊）系统、信息系统、执行系统与监督系统这五大部分组成一个统一整体。
8个数据库设计典型实例
企业工作岗位信息。包括的数据库项有工作岗位代号、工作岗位名称、工作 岗位权力范围等。
企业部门信息。包括的数据项有部门代号、部门名称、部门经理、部门副经 理等。 有了上面的数据结构和数据项基础，我们就能进行下面的数据库设计了。
实例 1 人事管理系统
通 过 前 面 管 理 信 息 系 统 基 础 和 PowerBuilder 基 础 学 习 ， 我 们 初 步 掌 握 了 使 用 PowerBuilder 进行信息系统开发的基本知识。下面将通过一个个实例来说明如何利用 PowerBuilder 作为数据库前端开发工具，开发出具有使用价值的管理信息系统。
的建立，老员工转出、辞职、退休等。 支持企业进行劳动人事管理及其相关方面的科学决策，如企业领导根据现有
的员工数目决定招聘的人数等。
二、开发设计思想
本系统开发设计思想有以下几点。 尽量采用公司现有软硬件环境，及先进的管理系统开发方案，从而达到充分利用公司现 有资源，提高系统开发水平和应用效果的目的。 系统应符合公司人事管理的规定，满足公司日常人事管理工作需要，并达到操作过程中 的直观、方便、实用、安全等要求。 系统采用 C/S 体系结构，Client（客户端）负责提供表达逻辑、显示用户界面信息、访 问数据库服务器；Server（服务器端）则用于提供数据服务。系统分析等前期工作应尽量详 细完善，以便公司以后体系结构的改变，对于一些安全性要求不高的信息可以方便的采用 Brower/Server 的方式进行访问。 系统采用模块化程序设计方法，即便于系统功能的各种组合和修改，又便于未参与开发 的技术维护人员补充、维护。 系统应具备数据库维护功能，及时根据用户需求进行数据的添加、删除、修改、备份等 操作。
HIS的医院数据仓库实例讲解
HIS的医院数据仓库实例讲解医院数据仓库是指通过采集、整合和存储医院内部以及外部的各类数据，为医院管理者和决策者提供准确、及时、全面的信息支持，帮助其进行科学决策和提高医疗服务的质量与效率。
下面我们以某医院的HIS（Hospital Information System，医院信息系统）数据仓库为例进行讲解。
该医院的HIS数据仓库主要包括以下几个方面的数据：1. 患者数据：包括个人基本信息、门诊病历、住院病历、手术记录、医嘱和检查结果等。
这些数据的采集和整合可以帮助医院了解每位患者的就诊历史、疾病诊断情况、治疗方案等，为医生提供临床决策的参考依据。
2. 医生数据：包括医生的个人信息、职称、参与的科研项目和临床经验等。
通过对医生数据的分析，可以评估医生的专业水平和临床能力，优化医生资源的分配和培训计划。
3. 药品数据：包括各类药品的名称、规格、生产厂家、药物相互作用等信息。
对药品数据进行分析可以帮助医院进行药品管理和合理用药，减少药物的浪费和患者的不良反应。
4. 设备数据：包括医疗设备的型号、厂家、购置日期、维护记录等。
通过分析设备数据，医院可以进行设备维护和更新计划，确保设备的正常运转和医疗服务的连续性。
5. 科研数据：包括医院内部的科研项目、科研人员的合作情况、研究成果等。
通过对科研数据的分析，可以评估科研项目的进展、科研人员的产出和科研投入的效果，为医院的科研管理和科研资源的优化提供依据。
通过HIS数据仓库的建立和利用，该医院可以实现以下几个目标：1. 提高医疗服务的质量与安全：通过分析患者病历和检查结果等数据，医院可以发现潜在的医疗风险和质量问题，及时采取措施进行改进和优化，确保患者的安全和满意度。
2. 优化医院资源的利用：通过对医生数据、药品数据和设备数据的分析，医院可以合理安排医生的出诊时间和手术分配，优化药品的采购和使用，以及制定设备的维护计划，避免资源的浪费和重复投入。
3. 支持医院管理和决策：通过对患者、医生、药品、设备和科研等多个方面数据的整合和分析，医院可以及时获得准确的信息，支持医院管理者和决策者进行科学决策，制定合理的医疗服务策略和发展规划。
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 合并表 ü 在常见的一些分析处理操作中，可能需要执行多表 连接操作。为了节省I/O开销，可以把这些表中的记 录混合存放在一起，以减低表的连接操作的代价。 这样的技术我们称为 合并表。
ü 合并表技术与传统关系数据库中的集簇(Clustering) 技术类似。
§ 如（时间，商品种类，商店，销售额），从而构成一个有 关商品销售额的三维数组。
– （‘2000年’， ‘家电’， 亿’）
‘南京市’，‘1
– （‘2000年7月’，‘女性服装’，‘江苏省’，‘10 亿’）
数据仓库实例
2.7 联机分析处理（OLAP）
Ø OLAP中的几个基本概念： ü 数据单元（单元格）
数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
❖ 数据仓库的使用与维护
Ø 在数据仓库建立后，就可以建立分析、决策型的应用 系统。
Ø 在应用系统的使用过程中不断加深理解，改进主题， 依照原型法的思想使系统更趋完善。
Ø 在系统的运行过程中，随着数据源中数据的不断变化， 需要通过数据刷新操作来维护数据仓库中数据的一致 性。
数据仓库实例
2020/11/21
数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
Ø 数据仓库设计大致有如下几个步骤：
▪ 明确主题 ▪ 概念设计 ▪ 技术准备 ▪ 逻辑设计 ▪ 物理设计 ▪ 数据仓库生成 ▪ 数据仓库的运行与维护
数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
针对每一个选定的当前实施的主题
概
逻
物
数
念
辑
理
据
模
§ 多维数组的取值称为数据单元。 § 当多维数组的各个维都选中一个维成员，这些维成员的组
合就唯一确定了一个观察对象的值，即（维成员1，维成 员2，……，维成员n，对象值）。
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2.7 联机分析处理（OLAP）
Ø 假设：在一个分析型应用中有若干个分析对象 (设为r 个)， 以它们为聚焦点作不同角度（设为m个）与深度 （设为n个）的分析，那么可以得到多种不同的统计分 析结果（共为（r*m*n）个）。
Ø 商品采购信息：
ü 采购表1（商品号，供应商号，供应日期，供应价，…）/* 细节数据 */
ü 采购表2（商品号，时间段1，采购总量，…）/* 综合数据 */
ü ……
ü 采购表n（商品号，时间段n，采购总量，…）
Ø 商品销售信息：
ü 销售表1（商品号，顾客号，销售日期，售价，销售量，…）/* 细节数据 */
Ø 其它导出数据：……
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2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计 – 数据分割
✓ 数据的分割是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以 独立管理的数据单元进行存储（关系），以便于重构、重组和恢复， 以提高创建索引和顺序扫描的效率。 ✓ 选择数据分割的因素有：
▪ 数据量的大小 ▪ 数据分析处理的对象（主题） ▪ 简单易行的数据分割标准 ▪ 数据粒度的划分策略 ✓ 通常采用‘时间’属性作为数据分割的依据 ✓ 数据分割技术类似于数据库中的数据分片技术，其目的是为了提 高数据仓库的性能。
‘某月某日’、‘某年’都是其维成员。 § 对一个数据项来说，维成员是该数据项在某维中位置的描
述。
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2.7 联机分析处理（OLAP）
Ø OLAP中的几个基本概念：
ü 多维数组
§ 一个多维数组可以表示为(维1,维2,……,维n,变量)，这样可 以构成三维、四维及多维的数据表示结构。其中，变量表 示我们所观察的数据对象，维1、维2、……、维n分别表 示我们观察该数据对象的角度。
日 期
顾客购物信息
商品采购信息
商品销售信 息
商息
商品、顾客和供应商之间的E-R图
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2.6 数据仓库的设计
❖ 逻辑模型设计
➢ 将E－R图转换成关系数据库的二维表 ➢ 定义数据源和数据抽取规则
➢ 在逻辑模型的设计过程中，需要考虑以下一些问题： ✓ 适当的粒度划分 ✓ 合理的数据分割策略 ✓ 定义合适的数据来源等
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调整后的存储组织
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 引入冗余
Ø 在面向某个主题的分析过程中，通常需要访问不同表中 的多个属性，而每个属性又可能参与多个不同主题的分 析过程。因此可以通过修改关系模式把某些属性复制到 多个不同的主题表中去，从而减少一次分析过程需要访 问的表的数量。
……
……
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计
在逻辑模型设计基础上确定数据的存储结构、确定索 引策略、确定存储分配及数据存放位置等与物理有关的 内容，物理模型设计的具体方法与数据库设计中的大致 相似。其目的是为了提高数据仓库系统的访问性能。常 用的一些技术有：
▪ 合并表 ▪ 建立数据序列 ▪ 引入冗余 ▪ 表的物理分割 ▪ 生成导出数据 ▪ 建立广义索引
Ø 采用该种数据组织方法回带来大量的数据冗余存储，数 据仓库系统必须保证这些冗余数据的一致性。由于数据 仓库中的数据是稳定的，很少执行更新操作，不会因此 带来过高的数据更新的代价，却可以有效地提高数据仓 库系统的性能。
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 表的物理分割
Ø 类似于在逻辑设计阶段的数据分割。
Ø 为了方便快速地查到这些统计分析结果，OLAP需要解 决以下三个问题： ü OLAP的基本数据模型 ü OLAP数据构造方式 ü 数据立方体(Data Cube)与数据超立方体(Data Super Cube)
数据仓库实例
数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
主题 名
商 品
公共 码键
商 品 号
属性信息
固有信息：商品号，商品名，类别，颜色等 采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期，供应 量等 销售信息：商品号，顾客号，售价，销售日期，销售量等 库存信息：商品号，库房号，库存量，日期等
供 应 商
供 应
固有信息：供应商号，供应商名，地址，电话，供应商类 型等
▪ 根据时间跨度进行的统计有：天，周，月，季度，年 ▪ 对于不适合进行统计的属性值，可以采样获取数据
✓ 粒度的划分将直接影响到数据仓库中的数据量以及所适合的查询 类型，粒度划分是否适当是影响数据仓库性能的一个重要方面。
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2.6 数据仓库的设计
Ø 商品固有信息：
ü 商品表（商品号，商品名，类型，颜色，…）/* 细节数据 */
§ 例如： – 时间维：可以有日、周、月、季、年 – 地域维：可以有市、省、国、洲 – 商品维：商品的分类
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2.7 联机分析处理（OLAP）
Ø OLAP中的几个基本概念： ü 维成员
§ 维的一个取值称为该维的一个维成员。 § 如果一个维是多层次的，则该维的维成员是在不同维层次
的取值的组合。 § 例如：对时间维来说，‘某年某月某日’、‘某年某月’、
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2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立数据序列
ü 按照数据的处理顺序调整数据的物理存放位置，以 减少减少系统的磁盘I/O的开销。
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数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立数据序列
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模
模
仓
型
型
型
库
设
设
设
生
计
计
计
成
数据仓库运行与维护
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2.6 数据仓库的设计
❖ 概念模型设计 ➢ 确定系统边界 ➢ 确定主要的主题及其内容 ➢ OLAP设计
Ø 确定系统边界 ü 要做的决策类型有哪些？ ü 决策者感兴趣的是什么问题？ ü 这些问题需要什么样的信息？ ü 要得到这些信息需要包含哪些数据源？
ü 销售表2（商品号，时间段1，销售总量，…）/* 综合数据 */
ü ……
ü 销售表n（商品号，时间段n，销售总量，…）
Ø 商品库存信息：
ü 库存表1（商品号，库房号，库存量，日期，…）/* 细节数据 */
ü 库存表2（商品号，库房号，库存量，星期，…）/* 样本数据 */
ü ……
ü 库存表n（商品号，库房号，库存量，年份，…）
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2.6 数据仓库的设计
❖ 数据仓库生成
➢ 建立数据模式 ▪ 根据逻辑设计与物理设计的设计结果建立数据仓 库的数据模式。
➢ 编制数据抽取程序 ▪ 根据数据仓库元数据中的定义信息，编制抽取程 序，将数据源中的数据作加工以形成数据仓库中的 数据。
➢ 数据加载 ▪ 将数据源中的数据，通过数据抽取程序加载到数 据仓库的模式中去。
❖ 物理模型设计 – 生成导出数据 Ø 在原始的细节数据的基础上进行一些统计和计算，生成
导出数据，并保存在数据仓库中。 Ø 采用该方法既可以避免在分析过程中执行过多的统计或
计算操作，减少输入/出的次数，又避免了不同用户进 行的重复统计操作可能产生的偏差。
数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
❖ 物理模型设计 – 建立广义索引
商 供应商品信息：供应商号，商品号，供应价，供应日期，
号 供应量等
固有信息：顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，住址，
顾 客
顾 电话等
客 号
购物信息：顾客号，商品号，售价，购买日期，购买量等
数据仓库实例
2.6 数据仓库的设计
供应商固有 信息