《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库出现的原因
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教程(第2版)陈文伟版课后答案
第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;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。
数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。
6.说明OLTP与OLAP的主要区别。
答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。
8.元数据的定义是什么？答：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。
9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。
18.说明统计学与数据挖掘的不同。
答：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。
19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。
答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。
但它们有着完全不同的辅助决策方式。
在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。
它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。
数据仓库与数据挖掘(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)引言概述：数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的重要主题。
数据仓库作为一种数据管理和分析的解决方案，可以匡助组织有效地存储和管理大量的数据，并从中提取有价值的信息。
而数据挖掘则是通过应用各种技术和算法，从数据仓库中发现隐藏在数据中的模式、关系和规律。
本文将从五个大点来阐述数据仓库与数据挖掘的重要性和应用。
正文内容：1. 数据仓库的概念和特点1.1 数据仓库的定义和基本原理数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、非易失性的数据集合，用于支持管理决策。
它通过抽取、转换和加载（ETL）过程，将来自不同数据源的数据整合到一个统一的数据模型中，以支持数据分析和决策支持系统。
1.2 数据仓库的特点数据仓库具有高度集成性、面向主题性、时间一致性、非易失性和冗余度低等特点。
它能够提供一致、准确的数据，支持复杂的分析和查询操作。
2. 数据挖掘的基本概念和技术2.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大规模数据集中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
它的目标是通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，从数据中提取实用的信息，用于预测、分类、聚类和关联分析等任务。
2.2 数据挖掘的技术和方法数据挖掘包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等技术。
分类是根据已有的标记数据，构建分类模型并对新数据进行分类。
聚类是将相似的数据分组到一起，形成故意义的簇。
关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则，用于市场篮子分析等。
异常检测是识别与正常模式不符的数据点。
3. 数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库为数据挖掘提供了数据基础数据仓库作为数据存储和管理的解决方案，为数据挖掘提供了丰富的数据基础。
数据仓库中的数据经过整合和清洗，具有一致性和准确性，适合进行数据挖掘任务。
3.2 数据挖掘为数据仓库提供了分析能力数据挖掘通过应用各种技术和算法，从数据仓库中发现有价值的信息和知识。
这些信息和知识可以匡助组织更好地理解和分析数据，支持决策和业务发展。
《数据仓库与数据挖掘第一章概述(SUN)》
分析人员认为这并非偶然，经过深入分析得知，通常周末购买 尿布的是男士，他们在完成了太太交给的任务后，经常会顺便 买一些啤酒。
得出这样的结果后，沃尔玛超市的工作人员尝试着将啤酒和尿 布摆放在一起销售，结果尿布与啤酒的销售额双双增长。
关系数据库，结构化查 Oracle、Sybase、
询语言，ODBC、
Informix、
Oracle、Sybase、IBM、 IBM、
Microsoft
Microsoft
在记录级提供历史 性的、动态数据信 息
联机分析处理(OLAP)、 多维数据库、数据仓库
Pilot、Comshare、 Arbor、Cognos、 Microstrategy
数据访问 (20世纪80年代)
数据仓库、 决策支持 (20世纪90年代)
数据挖掘 (正在流行)
商业问题
支持技术
产品厂家
产品特点
“过去五年中我的总 收入是多少？”
计算机、磁带和磁盘
IBM，CDC
提供历史性的、静 态的数据信息
“在新英格兰的分部 去年三月的销售额 是多少？”
“在新英格兰的分部 去年三月的销售额 是多少？波士顿据 此可得出什么结 论？”
可怕的数据
有用的知识
数据挖掘
一、数据挖掘技术的由来
数据挖掘是八十年代投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用 时提出的。它是一个新兴的，面向商业应用的AI研究。 (AI(Artificial Intelligence，人工智能) )
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会 议的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构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，根据元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OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、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。
6.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、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
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”意味着源数据系统、决策支持服务和数据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、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：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。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
数据仓库与数据挖掘.第1章ppt课件
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数据仓库在我国的发展
• 现状：数据仓库的概念已经被国内用户接受多年，但在 应用方面的收效仍很有限。
• 原因：
– 尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库标准；
– 现有的数据库系统不健全，数据积累还不够，无法提出决策 支持需求；
– 缺乏能够担负规划、设计、构建和维护数据仓库的重任的复 合型人才；
• 面向主题的数据组织方式可在较高层次上对 分析对象的数据给出完整、一致的描述，能 完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企 业的各项数据以及数据之间的联系。
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集成性
• 数据仓库中的数据是从原有分散的源数据 库中提取出来的，其每一个主题所对应的 源数据在原有的数据库中有许多冗余和不 一致，且与不同的应用逻辑相关。因此， 数据仓库在提取数据时必须经过数据集成， 消除源数据中的矛盾，并进行数据综合和 计算。经过数据集成后，数据仓库所提供 的信息比数据库提供的信息更概括、更本 质。
数据中隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏的”现象。
• 自80年代后期以来，联机分析处理（OLAP）和数 据挖掘技术应运而生。
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数据挖掘的发展
• 数据挖掘（Data Mining，简记为DM）是从关系 数据库、数据仓库、WEB数据库以及其他文件系 统中发现重要的数据模式、规律的过程，因此又 称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database, 简记为KDD），它是OLAP的高级阶 段。
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分析型处理
• 分析型处理：用于管理人员的决策分析，例 如DSS、 EIS、和多维分析等。它帮助决策 者分析数据以察看趋向、判断问题。分析型 处理经常要访问大量的历史数据，支持复杂 的查询。在分析型处理中，并不是对从事务 型处理环境 中得到的细节数据进行分析。分 析型处理过程中经常用到外部数据。
数据仓库与数据挖掘PPT数据仓库与数据挖掘-1
• 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）
• 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）
仅需要当前的数据，而且还要求有大量的历史数据。
二、数据仓库的产生与发展
• 结论：
• 在事务处理型应用环境中直接构建分析决策型应用是不可行的。
• 于是：
• 面向分析决策型应用而组织和存储数据的数据仓库技术应运而生。
二、数据仓库的产生与发展
• 1988年IBM爱尔兰公司第一次提出了“信息仓库”的概念。 • 90年代初数据仓库的基本原理、框架架构，分析系统的主要原则
数据仓库的数据是面向主题的
• 传统的面向应用进行数据组织方式的特征为：
• 重点在“数据”和“处理”； • 通常要反映一个企业内数据的动态特征； • 所生成的各项数据库模式与企业实际的业务处理流程中所涉及的单据及
文档，有很好的对应关系； • 并没有真正体现数据与数据处理的分离。
数据仓库的数据是面向主题的
一、从数据库到数据仓库
• 两种不同类型的数据处理存在巨大差异，从应用的对象 到数据的结构、内容和用法都不相同。具体表现在：
• （1）事务处理和分析处理的性能特征不同
• 事务处理环境：用户的行为特点是数据的存取操作频率高，而每次操作处理的时 间短。因此系统可以允许多个用户按分时方式使用系统资源，同时保持较短的响 应时间。
一、从数据库到数据仓库
• （5）数据的综合问题
• 事务处理积累了大量的细节数据，一般DSS不对细节数据分析。一是细节数据量大， 严重影响分析效率；二是太多的细节数据不利于分析人员将注意力集中在有用信 息上。因此，分析处理前经常要综合，而事务处理系统不具备这种综合能力。
章数据仓库与数据挖掘概述
企业无人知且企业 以外的无人知a2=0
企业有人知且企业以 外的竞争对手有人知
a3=1
企业有人知且企业以外 的有人知但竞争对手不
知a3=0
企业无人知且企业以 外的竞争对手知
a3=1
图10.1 企业知识树模型
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
企业无人知且企业以 外的竞争对手不知
a3=0
第十章 知识管理与知识管理系统
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
第十章 知识管理与知识管理系统
10.2 知识管理系统 10.2.1 知识管理共享的条件 知识管理共享最主要的内容就是知识共享，所以我们将不严格的区分知 识管理共享与知识共享。知识共享能够提升企业的竞争力和快速响应市 场的能力，它能为企业降低成本。知识共享平台是建立在企业的网络 上，包括企业的局域网、基于VPN的广域网，或者是其他的网络，它也 是有效的知识管理系统的一部分，则基于网络计算的知识获取、存储、 处理与共享,以及数据库、知识库和信息系统的安全是知识共享系统所需 要的。因此安全保密和共享知识的激励也是知识共享中要解决的问题， 知识共享的成本也就包括安全保密成本和激励成本。
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
第十章 知识管理与知识管理系统
10.2 知识管理系统 10.2.3 知识贡献的激励机制
企业有人知a1=1
企业需要的知识k(a1,a2,a3…an)
企业无人知a1=0
企业有人知且企业以外 的有人知a2=1
企业有人知且企业以 外的不知a2=0
企业无人知且企业以 外的有人知a2=1
普通高等教育“十一五”国家级规划教材
第十章 知识管理与知识管理系统
10.1 知识管理 10.1.3 有效的知识管理 公司的网络是有效知识管理的流行解决方法。公司存在着内部运动的管理信 息，比如电话簿、各种政策和程序、时刻表和人力资源手册，还有外部信息 比如新闻稿、工业报告和公司在线新闻。 电子商务进行有效的知识管理
《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述
数据库系统及相关技术的演化
原始处理 数 据 收 集 和 数 据 库 创 建 （ 20 世 纪 60 年 代 或 更 早 ） （ 联机事务处理
用户界面：表单、报告等
数据库管理系统 （ 20 世 纪 70 年 代 ）
查 询 语 言 ： SQL 等
事务处理：恢复和并发控制等
层次和网状数据库系统 关 系 数 据 OLTP
2．建立数据仓库的步骤 ．
1)收集和分析业务需求； 2)建立数据模型和数据仓库的物理设计； 3)定义数据源； 4)选择数据仓库技术和平台； 5)从操作型数据库中提取、转换和净化数据到数据仓库； 6)选择访问和报表工具； 7)选择数据库连接软件； 8)选择数据分析和数据展示软件； 9)更新数据仓库；
1.1.5 分析数据仓库的内容
11
1.1.1 为什么要建立数据仓库
数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库
1．数据仓库的概念
W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、 集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。” 即数据仓库是在管 理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时 间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以 允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每 种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有 一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最后， 数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
数据仓库与数据挖掘技术 第一章 概述
第1章数据挖掘和数据仓库概述1.1数据挖掘引论1.1.1数据挖掘的由来1.1.2数据挖掘的定义图1-1数据挖掘的过程1. 确定业务对象2. 数据准备3. 数据挖掘4. 结果分析与知识同化1.1.3数据挖掘的功能1. 概念描述2. 关联分析3. 分类与预测4. 聚类分析5. 偏差分析1.1.4数据挖掘的常用方法1. 聚类分析2. 决策树数据仓库与数据挖掘技术3. 人工神经网络4. 粗糙集5. 关联规则挖掘6. 统计分析1.2数据仓库引论1.2.1数据仓库的产生与发展1.2.2数据仓库的定义1.2.3数据仓库与数据挖掘的联系与区别1. 数据仓库与数据挖掘的联系2. 数据仓库与数据挖掘的区别1.3数据挖掘的应用1.3.1数据挖掘的应用领域1. 金融业2. 保险业3. 科学研究4. 市场营销5. 客户关系管理6. 其他领域1.3.2数据挖掘案例1. 竞技运动中的数据挖掘2. 超市中的数据挖掘3. 站点访问量分析中的数据挖掘4. 通过数据挖掘进行个性化服务数据仓库与数据挖掘技术5. “体育精品”体育用品公司1.4常用数据挖掘工具1.4.1数据挖掘工具的种类1. 按使用方式分类2. 按数据挖掘技术分类3. 按应用范围分类1.4.2评价数据挖掘工具优劣的指标1.4.3常用数据挖掘工具1. SPSS图1-2SPSS界面2. SAS数据仓库与数据挖掘技术图1-3SAS界面3. SQL Sever 2005图1-4Microsoft SQL Server 2005数据挖掘平台界面4. Weka数据仓库与数据挖掘技术图1-5Weka界面5. MA TLAB图1-6MATLAB的界面习题11. 数据挖掘技术涉及哪些技术领域？2. 数据挖掘的源数据是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？数据仓库与数据挖掘技术3. 数据挖掘的具体功能有哪些？4. 数据挖掘技术主要包含哪几种？5. 数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？6. 数据挖掘可以应用在哪些领域？7. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？8. 举例说明数据挖掘与数据仓库的关系。
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(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘引言概述数据仓库与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。
数据仓库是一种用于集成和存储企业数据的系统，而数据挖掘则是利用各种算法和技术从数据中发现隐藏的模式和关系。
本文将深入探讨数据仓库与数据挖掘的关系，以及它们在实际应用中的重要性。
一、数据仓库的概念与特点1.1 数据仓库是什么？数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式数据库系统。
它将来自不同来源的数据整合在一起，为用户提供方便的访问和分析。
1.2 数据仓库的特点数据仓库具有高度集成性、面向主题、时间一致性和非易失性等特点。
它通过ETL过程（抽取、转换、加载）将数据从各种数据源中提取出来，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
1.3 数据仓库的优势数据仓库能够帮助企业实现数据一体化，提高数据质量和决策支持能力。
通过数据仓库，企业可以更好地了解自己的业务和客户，从而做出更加明智的决策。
二、数据挖掘的概念与算法2.1 数据挖掘是什么？数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏在其中规律、模式和关系的过程。
它可以帮助企业发现潜在的商业机会和问题，并做出相应的决策。
2.2 数据挖掘的算法数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类算法用于将数据分为不同的类别，聚类算法用于将数据分为不同的簇，关联规则挖掘用于发现不同数据之间的关联规则，异常检测用于识别异常数据点。
2.3 数据挖掘的应用数据挖掘在市场营销、金融风险管理、医疗诊断等领域有着广泛的应用。
通过数据挖掘，企业可以更好地了解市场需求、降低风险和提高效率。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库与数据挖掘的联系数据仓库和数据挖掘是相辅相成的。
数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础，而数据挖掘则可以帮助数据仓库发现更深层次的信息和价值。
3.2 数据仓库与数据挖掘的协同作用数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供更加规范和完整的数据，而数据挖掘的结果可以反过来指导数据仓库的设计和优化，实现数据的更好利用。
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(论文)
数据仓库与数据挖掘(论文)数据仓库与数据挖掘引言概述：数据仓库和数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大主题。
数据仓库是指将企业的数据集中存储在一个地方，并通过各种分析工具来实现数据的查询和分析。
数据挖掘则是利用各种算法和技术来发现数据中隐藏的规律和趋势，从而为企业决策提供支持。
本文将分别介绍数据仓库和数据挖掘的概念、特点、应用以及二者之间的关系。
一、数据仓库1.1 概念：数据仓库是一个集成的、面向主题的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
1.2 特点：数据仓库具有数据集成性、主题性、时间性、非易失性等特点。
1.3 应用：数据仓库广泛应用于企业的决策支持、业务分析、市场营销等方面。
二、数据挖掘2.1 概念：数据挖掘是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
2.2 特点：数据挖掘具有自动化、高效性、多样性等特点。
2.3 应用：数据挖掘应用于预测分析、客户关系管理、市场细分等领域，为企业提供决策支持。
三、数据仓库与数据挖掘的关系3.1 数据仓库是数据挖掘的基础：数据仓库提供了数据挖掘所需的数据基础。
3.2 数据仓库与数据挖掘的集成：数据仓库和数据挖掘通常是结合使用，数据挖掘结果可以反馈到数据仓库中。
3.3 数据仓库驱动的数据挖掘：数据仓库中的数据可以为数据挖掘提供驱动力，帮助企业发现更多的商业价值。
四、数据仓库与数据挖掘的发展趋势4.1 大数据时代：数据仓库和数据挖掘将面临更大规模、更多样化的数据挑战。
4.2 人工智能技术：人工智能技术的发展将为数据仓库和数据挖掘带来更多的机遇。
4.3 数据安全与隐私保护：数据仓库和数据挖掘需要更加重视数据安全和隐私保护。
五、结论数据仓库和数据挖掘作为企业信息化的重要组成部分，将在未来发挥越来越重要的作用。
企业应关注数据仓库和数据挖掘技术的发展趋势，不断提升数据管理和分析的能力，以实现更好的商业价值和竞争优势。
数据仓库ppt课件
Data Warehouse
可编辑ppt
1
数据仓库——起源
由20世纪60年代初期，运行在主文件上的单个应用是存储在磁带 上，发展到1970年出现新的存储技术，磁盘存储器（Direct Access Storage Device，DASD）数据库管理系统（Database Management System，DBMS），70年代中期，出现了联机事务处理(Online Transaction Processing,OLTP)。
数据集市：是从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数 据或主题数据。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据 集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。需要注 意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容， 这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。
联机事务处理提高了访问数据的快速，可以完成许多过去无法完 成的事情。随着PC机的发展，人们开始利用数据做更多的事。出现 了抽取程序。抽取技术，可以实现把想要的数据从联机事务处理系统 中分离出来，解决数据分析性能方面的问题。慢慢的人们发现在抽取 结果中，加上一些条件限制可以更方便的得到想要的数据，于是就出 现了基于抽取之上的抽取。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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数据仓库——组成
数据源：是指企业操作型数据库中的各种生产运营数据、办公管理数 据等内部数据和一些调查数据、市场信息等来自外环境的数据总称。 这些数据是构建数据仓库系统的基础是整个系统的数据源泉。
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，这个目录全面描述了数据仓库中都有 什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。是数据仓库 运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户 通过他来了解和访问数据。
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘第一章课后习题一：填空题1）数据库中存储的都是数据，而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。
2）数据仓库中的数据分为四个级别：早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。
3）数据源是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉，通常包括业务数据和历史数据。
4）元数据是“关于数据的数据”。
根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
5）数据处理通常分为两大类：联机事务处理和联机事务分析6）Fayyad过程模型主要有数据准备，数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。
7）如果从整体上看数据挖掘技术，可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。
8）那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。
9）按照挖掘对象的不同，将Web数据挖掘分为三类：web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。
10）查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层，它们各自的侧重点不同，因此适用范围和针对的用户也不相同。
二：简答题1）什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
主要特点：面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用2）简述数据挖掘的技术定义。
从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
3）什么是业务元数据？业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据4）简述数据挖掘与传统分析方法的区别。
本质区别是：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
数据仓库与数据挖掘课件ppt
要求有大量的历史数据。
结论：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
在事务处理型应用环境中直接构建分析
决策型应用是不可行的。
于是：
面向分析决策型应用而组织和存储数据 的数据仓库技术应运而生。
时间：20世纪80年代初
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
人物：W.H.Inmon 定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数据预处理过程；
汇总数据的巨大价值。
1-4-2 星型模式
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
星型模式是事实表与维表通过星型方式连接而 成，如下图：
产品维表
产品码（PK）
时间维表
时间码（PK）
产品大类
产品细类 产品名称
事 实 表
日期
时间码（FK） 产品码（FK）（PK） 地区码（FK） 销 售量 销 售额 销售成本 月份 季度 年度
实视图的好处：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
通过建立实视图可以提高系统的响应速度； 由于数据源到主题数据映射关系的复杂性，采用普
通视图的方式不可行。
实视图的特点：
时间是数据仓库中几乎所有数据的属性之一； 数据在装于数据仓库后，基本不发生变化； 实视图不是数据源中数据的简单拷贝，而是经历了
年度
地区码
国 家 地 区 城 市
多维数据模型的优势：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
多维数据模型是已知标准化的结构，即包含多 个多维数据模式，每一个多维数据模式都对应一张 事实表和多张维表。 这种多维结构能支持最终用户不可预知的操作， 原因在于多维数据模型的各个维是逻辑等价的。
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第一章 数据仓库与数据挖掘概述
1.1 数据库与数据仓库 1.2 数据分析与数据挖掘 1.3 商务智能
1.1 数据库与数据仓库
1.1.2数据仓库出现的长迅速，处理复杂 问题的性能下降明显
存在信息孤岛现象，异构环 境的数据转换和共享困难
数据主要面向事务处理，缺 少对决策和数据分析的支撑
1.1 数据库与数据仓库
1.1.2数据仓库出现的原因
传统数据库在当前数据量增长迅速、经营 管理中决策支持、数据分析要求越来越高 的背景下，越来越力不从心，无法担当作 为大规模数据综合分析平台的重任，管理 决策任务需要有一种新的理论、技术和工 具来提供支持，这就是数据仓库。