第5章：数据仓库与数据挖掘的决策支持(1)
数据仓库和数据挖掘在企业决策支持中的应用教程
数据仓库和数据挖掘在企业决策支持中的应用教程随着信息技术的快速发展，企业面临着越来越多的数据，如何从这些海量的数据中提取有效的信息，对企业决策产生实际的帮助，是每一个企业所需要解决的问题。
数据仓库和数据挖掘作为提供决策支持的重要工具，正在成为企业解决数据问题的首选方案。
一、数据仓库在企业决策支持中的作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、不可更新的数据集合。
它是将来自不同数据源的数据按照主题进行整合，为企业提供多维信息分析和决策支持的技术手段。
1. 统一数据源企业通常会有多个数据源，包括各种事务处理系统、关系型数据库、平面文件等等。
数据仓库的一个重要作用就是将这些数据源进行整合，实现了数据的统一管理和统一查询。
通过数据仓库，企业可以方便地获取从不同数据源中提取的数据，为企业决策提供了全面的数据支持。
2. 多维分析数据仓库采用了多维模型，它以主题为中心，将数据按照目标、维度、度量等信息进行组织。
这种组织方式使得企业能够进行多维分析，从不同的维度探索数据中的隐藏关系和模式。
通过数据仓库，企业可以对其业务数据进行复杂的查询和分析，了解业务的发展趋势和规律，为企业决策提供有力的支持。
3. 实时性和一致性数据仓库具有时间一致性和不可更新性的特点。
它将数据源中的数据进行提取和转换，存储到以主题为中心的数据集合中。
这样，无论数据源中的数据如何变化，数据仓库中的数据都保持着一致性。
通过这种方式，企业能够获取到及时、准确的数据，并进行决策分析，提高决策的效率和准确度。
二、数据挖掘在企业决策支持中的作用数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的有用模式、关系、趋势和规律的技术。
它能够从数据中提取知识，为企业的决策提供预测、推荐和优化等方面的支持。
1. 预测分析通过数据挖掘，企业可以利用历史数据和现有数据，对未来趋势进行预测和分析。
例如，企业可以通过挖掘销售数据，预测产品的需求量；通过挖掘客户数据，预测客户的购买行为。
数据仓库与决策支持系统
数据仓库与决策支持系统数据仓库与决策支持系统是如何相互关联的？数据仓库是如何支持决策支持系统的？这些问题在当今大数据时代中变得越来越重要。
本文章将深入探讨数据仓库与决策支持系统的概念、特点、关联性以及它们在实际应用中的作用。
一、数据仓库的概念与特点数据仓库是一个用于管理和分析大量数据的集成系统，它的主要特点包括：1.面向主题：数据仓库是面向主题的，它以业务需求或主题为中心，而不是以应用系统为中心。
这种面向主题的特点使得数据仓库可以更好地支持决策制定和分析需求。
2.集成性：数据仓库是集成性的，它将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，以确保数据的一致性和准确性。
3.非易失性：数据仓库是非易失的，即数据一旦被存储到数据仓库中就不会被随意删除或修改，这种特点保证了数据的可追溯性和可信度。
4.随机访问性：数据仓库具有较好的随机访问性，用户可以根据自己的需求随时随地访问和分析数据。
二、决策支持系统的概念与特点决策支持系统是一种帮助决策者进行决策制定的信息系统，它的主要特点包括：1.多样性：决策支持系统支持各类不同类型的决策，包括结构化决策、半结构化决策和非结构化决策。
2.实时性：决策支持系统提供实时的数据和信息支持，帮助决策者及时掌握企业的动态变化。
3.交互性：决策支持系统具有较好的交互性，用户可以通过各种方式与系统进行交互，包括查询、分析、模拟等。
4.灵活性：决策支持系统具有较好的灵活性，可以根据不同的决策需求进行调整和定制。
三、数据仓库与决策支持系统的关联性数据仓库和决策支持系统是密切相关的，数据仓库作为决策支持系统的数据源，为决策支持系统提供了丰富的数据和信息支持，帮助决策者做出更加准确、高效的决策。
1.数据仓库为决策支持系统提供了高质量的数据：数据仓库集成了来自不同数据源的数据，并进行了清洗和整合，保证了数据的一致性和准确性，为决策支持系统提供了高质量的数据支持。
2.数据仓库为决策支持系统提供了历史数据：数据仓库存储了大量的历史数据，可以帮助决策者进行历史数据分析和趋势预测，为决策制定提供了重要参考。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策中的应用第一章：引言在信息时代的背景下，企业面临着海量的数据，如何更好地利用这些数据为企业的决策提供支持已经成为一个关键问题。
数据仓库和数据挖掘技术作为解决这个问题的有效工具，正在被越来越多的企业应用于决策分析和业务智能中。
第二章：数据仓库技术的基本概念与实现2.1 数据仓库的定义与特点数据仓库是指通过集成、清洗、整合和转换多个异构数据源后，将数据存储在一个统一的、面向主题的数据库中，以支持企业的决策分析和战略规划。
2.2 数据仓库的架构与设计数据仓库的架构包括了数据源、数据清洗、集成与转换、数据存储、以及数据查询与分析等几个关键组成部分。
而在数据仓库的设计过程中，需要根据具体业务需求进行合理的数据建模和数据抽取等操作。
第三章：数据挖掘技术的基本概念与方法3.1 数据挖掘的定义与任务数据挖掘是指从大量数据中自动发现模式、规则和关联性的过程，数据挖掘的任务包括聚类分析、分类预测、关联分析等。
3.2 数据挖掘的基本方法与流程在数据挖掘的过程中，通常涉及到数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等几个基本步骤。
主流的数据挖掘方法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
第四章：数据仓库与数据挖掘的关系与融合4.1 数据仓库与数据挖掘的相互关系数据仓库提供了数据挖掘的数据源，而数据挖掘则为数据仓库提供了更深入的业务洞察力。
两者的结合可以使企业从庞大的数据中挖掘出有价值的信息。
4.2 数据仓库与数据挖掘的融合方法在数据仓库与数据挖掘的融合过程中，需要将数据仓库与数据挖掘系统进行集成，并探索适合企业的数据仓库与数据挖掘技术的应用模式，例如在线分析处理（OLAP）和数据挖掘模型的结合等。
第五章：数据仓库与数据挖掘技术在企业决策中的应用案例5.1 金融行业通过建立数据仓库和应用数据挖掘技术，金融机构可以更好地进行风险评估、客户分析和市场预测，提高决策的精确度和效率。
5.2 零售行业数据仓库和数据挖掘技术在零售行业中可以应用于销售预测、库存管理、促销活动设计等方面，帮助企业优化营销策略和提高盈利能力。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用第一章：引言随着信息时代的到来，企业面临着海量数据的挑战以及信息的快速发展。
为了更好地利用数据为企业决策提供支持，数据仓库和数据挖掘技术应运而生。
本文将就数据仓库和数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用进行探讨。
第二章：数据仓库的概念和特点2.1 数据仓库的定义和目标数据仓库是指一个用于存储和管理企业数据的集中化数据系统。
它将多个异构数据源中的数据进行集成和转换，并提供给决策者进行分析和查询。
数据仓库的目标是帮助企业更好地理解业务过程和市场情况，从而支持企业决策的制定。
2.2 数据仓库的特点数据仓库具有以下特点：(1) 面向主题：数据仓库以企业的业务主题为核心，将数据按照不同主题进行分类和组织，方便决策者进行查询和分析。
(2) 集成的：数据仓库可以将来自多个数据源的数据进行集成和转换，提供给决策者一个一致的数据视图。
(3) 非易失的：数据仓库一旦存储了数据，就会成为企业不可或缺的资产，不会因为临时的故障而导致数据的丢失。
第三章：数据仓库的架构和设计原则3.1 数据仓库的架构数据仓库通常采用三层架构，包括源数据层、数据存储层和应用层。
源数据层用于采集和清洗原始数据，数据存储层用于存储和管理数据，应用层用于查询和分析数据，并将结果展示给决策者。
3.2 数据仓库的设计原则数据仓库的设计应遵循以下原则：(1) 数据模型的设计：数据仓库的数据模型应以企业的业务需求为导向，充分体现业务过程和相关指标。
(2) 数据集成和转换：数据仓库需要对不同数据源的数据进行集成和转换，确保数据的一致性和准确性。
(3) 数据的存储和管理：数据仓库需要选择合适的存储结构和数据管理技术，提高数据的检索效率和可靠性。
第四章：数据挖掘技术的概念和方法4.1 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的规律和模式，并将其应用于决策支持和业务优化。
数据挖掘的目标是帮助企业提高决策的准确性和效率，增强企业竞争力。
实时数据仓库主动决策支持(一)
实时数据仓库主动决策支持（一）引言概述：
实时数据仓库主动决策支持是指利用实时数据仓库技术来帮助企业进行主动决策，通过实时的数据分析和处理，提供准确、实时的决策支持。
本文将从几个方面介绍实时数据仓库主动决策支持的重要性和各个环节的实施方法。
一、实时数据仓库的基本概念
1. 实时数据仓库的定义
2. 实时数据仓库的特点
3. 实时数据仓库与传统数据仓库的对比
二、实时数据仓库主动决策支持的意义
1. 提供实时决策支持的重要性
2. 增强企业竞争力的优势
3. 提高决策的准确性和效率
三、实施实时数据仓库主动决策支持的关键技术
1. 数据采集和清洗技术
2. 实时数据处理和分析技术
3. 可视化和报表展示技术
四、实时数据仓库主动决策支持的应用场景
1. 实时销售数据分析和预测
2. 实时供应链管理和库存控制
3. 实时市场需求分析和产品定价
4. 实时客户行为分析和个性化营销
5. 实时风险监控和决策预警
五、实施实时数据仓库主动决策支持的成功案例
1. 公司A的实时供应链管理系统案例分析
2. 公司B的实时销售数据分析系统案例分析
3. 公司C的实时客户行为分析系统案例分析
总结：
随着信息技术的不断进步和企业竞争的日益激烈，实时数据仓库主动决策支持在企业决策中的作用日益凸显。
通过实施实时数据仓库技术，企业可以实现真正的数据驱动决策，提高竞争力和决策的准确性。
然而，在实施过程中需要注意数据采集、处理和展示等关键技术，同时需要根据企业的实际情况选择合适的应用场景。
通过成功案例的分析，我们可以更好地理解实时数据仓库主动决策支持的实际应用和潜在效益。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策中的应用
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策中的应用企业决策一直是企业经营过程中最重要的环节之一，随着信息化的快速发展，大量的数据被企业所拥有。
如何有效地利用数据进行决策成为了企业所关注的重点。
在这种背景下，数据仓库与数据挖掘技术的出现，为企业的决策提供了有力的支持。
一、数据仓库技术数据仓库是指一个面向主题、集成、稳定、历史感知的数据集合。
它是为了支持企业的决策制定、战略安排和业务分析而创建的一个数据存储系统。
数据仓库采用维度建模方法，将业务实体之间的关系抽象成维度模型。
具体来说，数据仓库的实现步骤包括需求分析、数据来源分析、数据抽取和清洗、数据转换和加载、数据查询和分析等环节。
在这个过程中，需要通过ETL工具对数据进行抽取、清洗和转换操作，将不同数据源的数据汇总到一个数据仓库中。
数据仓库的优点在于：1. 数据集成性强，将数据存储在统一的系统之中，减少了数据不一致性的问题。
2. 可以进行历史统计分析，帮助企业管理者了解业务发展过程和产生的规律。
3. 能够提高数据查询效率，大幅度减少数据查询时间。
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是一种通过分析数据来发现潜在有用信息的技术手段，它包括数据建模、数据分析、数据识别和数据预测等元素。
它通过对大量的数据进行分析和处理，找到其中隐含的有用知识，以支持企业的决策制定。
数据挖掘技术的主要应用包括：1. 企业信息管理和决策支持。
通过数据挖掘，企业管理者可以快速获取和分析数据，发现其中的隐含规律，为企业的决策制定提供了科学的依据。
2. 市场营销。
数据挖掘技术可以挖掘出潜在客户的行为、偏好和需求，以帮助营销人员更精确地锁定客户群体，提高市场营销效率。
3. 金融风险控制。
数据挖掘技术可以帮助金融机构建立风险预警模型，并及时掌握投资风险，减少经济损失。
三、数据仓库与数据挖掘技术的应用数据仓库和数据挖掘技术在企业决策中的应用具体包括：1. 企业市场分析。
通过数据仓库和数据挖掘技术，企业可以快速了解市场情况，了解客户的需求和购买行为，从而制定更加有效的市场营销策略。
信息系统中的数据挖掘与决策支持
信息系统中的数据挖掘与决策支持第一章：概述信息系统在企业中是一个非常重要的工具，它可以为企业提供各种各样的数据和信息，这些信息可以帮助企业了解市场和行业的情况，掌握商业机会，制定战略和决策。
在信息系统中，数据挖掘和决策支持是非常重要的技术，本文将重点探讨这两种技术在信息系统中的应用和意义。
第二章：数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中发现有用信息的技术，它可以应用于各种类型的数据，包括海量的结构化和非结构化数据。
数据挖掘可以通过分析数据的模式、关系和趋势来提取有价值的信息，这些信息可以用于企业的决策制定、市场营销、客户服务、产品开发等方面。
数据挖掘的主要技术包括聚类分析、分类分析、关联规则分析和异常检测。
聚类分析是一种通过将数据分为不同的组来发现数据的内在结构的技术。
分类分析是一种通过将数据分为类别或预测未来结果的技术。
关联规则分析是一种发现数据之间的关系和模式的技术，它可以帮助企业把握市场机会，提高销量。
异常检测是一种检测数据中异常值的技术，它可以帮助企业避免诈骗和欺诈等问题。
数据挖掘在企业中的应用非常广泛，例如，在市场营销方面，数据挖掘可以帮助企业分析客户的购买习惯、喜好和需求，从而制定更有效的广告策略和促销活动；在客户服务方面，数据挖掘可以帮助企业了解客户的满意度和需求，从而提供更好的服务；在财务管理方面，数据挖掘可以帮助企业发现财务异常，节省成本并提高效益。
第三章：决策支持决策支持是一种帮助企业管理层做出决策的技术。
通过收集和分析企业的数据和信息，决策支持系统可以为管理层提供有价值的参考，帮助他们更好地制定策略和决策。
决策支持系统的主要功能包括数据分析、模型建立和方案评估。
数据分析是决策支持系统最基本的功能，它可以通过数据挖掘、数据透视和统计分析等技术来帮助管理层了解企业的现状和趋势。
模型建立是一种通过建立数学模型来分析和预测未来结果的技术。
通过模型建立，管理层可以更准确地预测市场和行业的走向，制定相应的策略和决策。
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用研究
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用研究随着信息技术的高速发展和商业竞争的日益激烈，企业对数据资源的管理和利用越来越重视。
数据仓库与数据挖掘技术作为企业决策支持系统（DSS）的重要组成部分，正发挥着日益重要的作用。
本文将探讨数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用研究。
首先，我们来了解什么是数据仓库。
数据仓库是一种为支持企业决策制定所建立的数据存储系统，它将来自不同数据源的数据进行整合、清洗和转换，以提供高质量和一致性的数据供决策支持系统使用。
数据仓库的设计和实施主要包括数据抽取、数据转换和数据加载等过程。
数据仓库的建立可以有效解决企业内部的数据孤岛问题，实现数据的集成和共享。
通过将来自不同业务系统的数据整合到数据仓库中，企业可以全面了解各个方面的数据信息，从而更好地进行决策。
同时，数据仓库还提供了多维分析和数据挖掘功能，可以为企业提供更深入的洞察和更准确的分析结果。
数据仓库一般包括事实表和维度表。
事实表存储了与业务过程相关的数值数据，如销售额、库存量等；而维度表存储了描述业务过程的维度属性，如时间、地点、产品等。
通过事实表和维度表的关联，可以进行分析和查询，帮助企业发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
除了数据仓库，数据挖掘技术也是企业决策支持系统的重要组成部分。
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中、以往未知的、有用的信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以通过分析和处理大数据，从中提取出对企业决策有价值的信息。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等方法。
分类是将数据分成不同类别的过程，用于预测和分类问题的解决；聚类是将数据按照相似性进行分组的过程，用于发现数据集中的模式和规律；关联规则挖掘是发现不同数据之间的关联和共现关系的过程，用于市场篮子分析等问题的解决；时间序列分析是对一组按时间顺序排列的数据进行分析和预测的过程。
数据挖掘技术可以帮助企业从数据中发现新的商机和竞争优势。
数据仓库及数据挖掘技术在企业决策支持系统上的应用研究
数据仓库及数据挖掘技术在企业决策支持系统上的应用研究随着信息技术的飞速发展和企业竞争力的不断提升，企业决策变得更加复杂和困难。
为了更好地应对市场的挑战，提高企业决策效率，数据仓库及数据挖掘技术成为了企业决策支持系统的重要组成部分。
本文将研究数据仓库及数据挖掘技术在企业决策支持系统上的应用，探讨其优势、挑战以及未来发展方向。
一、数据仓库在企业决策支持系统中的应用1.1 数据仓库的概念与特点数据仓库是指将来自各个业务系统的数据进行汇总和整合，并按照一定的模式和结构进行存储和管理的数据库。
数据仓库具有数据整合、主题导向、时间导向以及面向分析等特点。
它可以帮助企业将海量的分散数据整合成一张全景图，为企业决策提供准确的数据支持和多维度的分析能力。
1.2 数据仓库在企业决策支持系统中的优势数据仓库在企业决策支持系统中具有诸多优势。
首先，数据仓库能够对多个数据源进行整合，提供一致性的数据，消除了数据冗余和数据不一致的问题。
其次，数据仓库支持多维分析，可以通过透视表、数据立方体等方式，对数据进行多维度的分析，发现隐藏在数据背后的关联规律和趋势。
此外，数据仓库还能够提供历史数据的查询和分析，帮助企业了解过去的发展趋势，进行预测和规划。
1.3 数据仓库在企业决策支持系统中的挑战虽然数据仓库在企业决策支持系统中具有诸多优势，但也有一些挑战需要克服。
首先，数据整合是数据仓库建设的关键环节，需要解决数据源的异构性和数据质量的问题。
其次，数据仓库的设计需要根据企业的业务需求和决策要求进行规划，需要专业的数据建模和架构设计技术。
此外，数据仓库的维护和更新也是一个持续性的工作，需要投入大量的人力和资源。
二、数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用2.1 数据挖掘的概念与技术数据挖掘是指通过从大规模数据集中提取隐藏在其中的规律、模式和知识，以辅助决策、发现新的商机和优化业务流程的一种技术。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则和异常检测等方法。
第5章：基于数据仓库的决策支持系统(5).
基于数据仓库的决策支持系统(5)5・6基于数据仓库的决策支持系统的原理与实例5・6・：l基于数据仓库的决策支持系统的原理与结构5・6・2基于数据仓库的决策支持系统简例5.6.3基于数据仓库的决策支持系统实例5・6・：l基于数据仓库的决策支持系统的原理与结构1.基于数据仓库的决策支持系统的的原理20世纪90年代中期，国外兴起了三项决策支持新技术，即数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM） O数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的结合创立了决策支持系统的新方向。
（1）包括：査询与报表；多维分析与原因分析;预测未来；实时决策和自动决策。
（2）联机分析处理的决策支持包括：切片和切块；向下钻取和向上钻取;旋转等。
(3)数据挖掘的决策支持包括：关联分析、时序模式、聚类、分类、公式发现、偏差检测、预测。
(4)数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的结合以数据仓库为基础，充分利用数据资源，发挥联机分析处理的多维数据分析能力和数据挖掘获取知识的能力，以决策支持系统的方式，为决策者提供快速和有效的辅助决策信息和知识。
数据仓库是为辅助决策而建立的，单依靠数据仓库能力是有限的。
数据仓库中有大量的轻度综合数据和高度综合数据。
这些数据为决策者提供了综合信息。
数据仓库保存有大量历史数据，这些数据通过预测模型计算可以得到预测信息。
右2•基于数据仓库的决策支持系统的的结构数据仓库(DW)中增加联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)等分析工具，能较大地提高辅助决策能力。
DW+OLAP+DM的决策支持系统是以数据仓库为基础的，称为基于数据仓库的新决策支持系统。
基于数据仓库的新决策支持系统结构:新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策的信息和知识。
5・6・2基于数据仓库的决策支持系统简例我们以航空公司数据仓库决策支持系统为例进行说明。
1 •航空公司数据仓库系统的功能航空公司数据仓库功能模块有:市场分析:分析国内、国际、地区航线上的各项生产指标;航班分析:分析某个特定市场上所有航班的生产情况;分析某个特定市场上各班期的旅客、货运分布班期分析:情况；时段分析：分析一段时间范围内每天不同时段的流量分布; 效益分析：分析航线、航班的效益;机型分析：分析不同种机型对客座率等关键指标的影响; 因素分析：分析某个关键指标发生变化后对其他指标的影响程度。
数据仓库和决策支持系统课件
2001.
数据仓库和决策支持系统
3
第一章 决策支持系统概述
数据仓库和决策支持系统
4
本章内容
1. 决策支持系统的定义 2. 决策支持系统产生的背景 3. 决策支持系统的发展阶段 4. 决策支持系统主要部件 5. 决策支持系统与企业决策 6. 决策支持系统的理论基础 7. 与DSS相关的若干概念 8. 决策支持系统的发展方向
数据仓库(Data Warehouse)是在数据库基础上 产生的一种数据集合体，是数据库概念的延伸与 推广，目的是适应决策支持的需要
构建数据仓库的过程称为数据仓储
(data Warehousing)，其成果为数据仓库 (data Warehouse) 。
数据仓库和决策支持系统
30
2. 决策支持系统产生的背景
而在分析处理环境中，DSS系统需要的是大量、 广泛、普遍的集成性数据。 =>事先需要集成
全面而正确的数据是进行有效的分析和决策的 首要前提。相关数据收集得越完整，得到的结果就 越可靠。而当前绝大多数企业内数据的真正状况是 分散而非集成的。
数据仓库和决策支持系统
26
2.2 TP环境不适应 DSS 应用
模型——是以某种形式对一个系统的本质 属性的抽象描述，揭示系统的功能、 行为及其变化规律。
模型库系统——以库的形式对模型进行组 织和管理，包括模型库及模型库管 理系统。
数据仓库和决策支持系统
16
基于双库的决策系统
真 实 系 统
环境
决策
决策者
问题
与人的行为 有关的信息
操作
响应
DSS 对话系统
内部信息 外部信息
[2]（美）W.H.Inmon著, 王志海等译，数据仓库 （第4版），机械工业出版社，2008.8.
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用研究
数据仓库与数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用研究随着信息时代的到来以及大数据的兴起，企业在日常经营和决策过程中面临着越来越多的数据需要处理和分析。
而数据仓库和数据挖掘技术，则是解决这些挑战的关键工具。
本文将从理论和实践两个方面，分别探讨数据仓库和数据挖掘技术在企业决策支持系统中的应用研究。
一、理论探究1. 数据仓库的定义及意义数据仓库（Data Warehouse）是指为了支持企业各类决策活动，将分散的数据从多个异构的数据源集成到一个统一的、独立的、面向主题的数据存储库中，通过各种查询和分析工具，让企业用户方便地访问和利用这些数据的一种信息系统。
数据仓库系统是一种以主题为导向、统一、相关、稳定、可靠、历史数据为基础的数据集成和分析系统，它可以帮助企业高效地管理和利用各类数据资源，提高数据质量和数据价值，为企业的决策提供更加可靠和精确的依据。
2. 数据挖掘的定义及意义数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中，通过特定算法和工具，自动地从数据中发掘出那些以前未知的、有潜在价值的数据模式、关系、趋势等信息的一种技术。
数据挖掘技术可以帮助企业处理和分析大量的数据，挖掘出其中的价值，从而为企业决策提供有力的支持。
数据挖掘技术在企业管理和决策支持中的应用越来越广泛，尤其在市场营销、客户关系管理、个性化推荐、风险评估等领域中应用较为普遍。
二、实践探索1. 数据仓库和数据挖掘技术在企业应用中的具体方式数据仓库和数据挖掘技术的实际应用方式，包括了以下几个方面：（1）数据集成数据集成是数据仓库系统的核心功能之一，其主要目的是将数据从各个异构的数据源中提取出来，并将其按照事实表和维度表的形式载入到数据仓库中，以供查询和分析使用。
在数据集成的过程中，需要通过ETL（数据抽取、转换、加载）工具对数据进行清洗、归约、转换等操作，以确保数据的准确性和一致性。
（2）数据分析数据仓库中存储了大量的历史数据，这些数据可以通过各种查询和分析工具进行多维度的分析和挖掘。
第5章：数据仓库与数据挖掘的决策支持(1)
2021/3/11
3
1、数据仓库的概念
（2）SAS软件研究所定义：
数据仓库是一种管理技术，旨在通过 通畅、合理、全面的信息管理，达到有 效的决策支持。
2021/3/11
4
1、数据仓库的概念
传统数据库用于事务处理，也叫操作型处理， 是指对数据库联机进行日常操作，即对一个或一组记 录的查询和修改，主要为企业特定的应用服务的。用 户关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。
6.数据集市与数据仓库的差别
数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的，它面向企业 范围的主题；
数据集市是按照某一特定部门的数据模型建立的，由于每 个部门有自己特定的需求，因此，对他们对数据集市的期 望也不一样，也称作部门级数据仓库
部门的主题与企业的主题之间可能存在关联，也可能不存 在关联。
数据集市的数据组织一般采用星形模型，大型数据仓库的 数据组织采用第三范式。
2021/3/11
10
5.1.2 数据仓库结构
近期基本数据：是最近时期的业务数据，是数据仓库用 户最感兴趣的部分，数据量大。
历史基本数据：近期基本数据随时间的推移，由数据仓 库的时间控制机制转为历史基本数据。
轻度综合数据：是从近期基本数据中提取出的，这层数 据是按时间段选取，或者按数据属性（attributes）和内容 （contents）进行综合。
高度综合数据层：这一层的数据是在轻度综合数据基础 上的再一次综合，是一种准决策数据。
2021/3/11
11
5.1.2 数据仓库结构
元数据:整个数据仓库的组织结构由元数据组织,它不包 含数据仓库中的实际数据信息。
作用： （1）定位数据仓库的目录内容 （2）数据从业务环境向数据仓库环境传递时数据仓库的 目录内容 （3）指导从当前基本数据到轻度综合数据到高度综合数 据的综合算法的选择。 组成： （1）数据结构 （2）用于综合的算法 （3）从业务环境到DW规划
数据挖掘与决策支持(1)
Share of customers 10%
Share of profits
12%
All hold credit cards Most have loans in small amounts Deposit balance low
Web 挖掘
文档的自动分类 帮助寻找用户感兴趣的新闻 设计电子新闻和垃圾邮件过滤系统
有监督的数据挖掘模型例
根据历史行销记录，推测谁最有可能对我们下一次 推荐产品做出响应。
根据经验，最合适的医疗处方是什么？ 下一个最有可能被淘汰的机器是哪一种型号？ 在未来的六个月里，哪些客户最有可能离开？ 根据历史欺诈，哪些交易行为最有可能发生欺诈？ 某人申请信用卡或某项保险的资格是否可以获批？
远古至今即存在数据挖掘
月晕知风 晚上起雾第二天晴天 看到妈妈拿鞭子逃跑 這些在我們的传统用法称之为：
–经验法则
数据挖掘--从大量数据中寻找规律技术， 是统计学、数据库技术和人工智能技术 等的综合。
数据挖掘的功能
分类: Decision Tree, Neural Network etc. 推估: Regression & Neural Network etc. 预测: Decision Tree, Neural Network etc. 关联分组: GRI, Apriori etc. 聚类: K-means & Kohonen Network
市场营销
• Marketing - who’s likely to buy? • Forecasts - what demand will we have? • Loyalty - who’s likely to defect? • Credit - which loans were profitable? • Fraud - when did it occur?
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
主题的大转变。
精品课件
2、数据仓库特 点 （3）数据仓库是稳定的
5.两种数据集市结构
从属：数据直接来自 中央数据库，能够保持 数据的一致性。
关键业务部门建立 从属的数据集市，可以 很好的查询反应速度。
从属数据集市(Dependent Data Mart)
5.两种数据集市结构
独立：数据直接来自各 生产系统。
从投资考虑，用来解 决各个部门比较迫切的 决策问题。
独立数据集市(Independent Data Mart)
数据仓库用于决策支持，也称分析型处理，用于决 策分析，它是建立决策支持系统（DSS）的基础。
精品课件
操作型数据（DB数据）与
分析型数据（DW数据）之间的差别为：
DB 数据
DW 数据
细节的
综合或提炼的
在存取时准确的
代表过去的数据
可更新的
不更新
一次操作数据量小
一次操作数据量大
面向应用
面向分析
支持管理
支持决策
数据仓库中包括了大量的历史数据。数据经集成 进入数据仓库后是极少或根本不更新的。 （4）数据仓库是随时间变化的
数据仓库内的数据时限在5~10年，故数据的键 码包含时间项，标明数据的历史时期，这适合DSS 进行时间趋势分析。
数据库只包含当前数据，即存取某一时间的正确 的有效的数据。
精品课件
2、数据仓库特点
精品课件
1、数据仓库的概念
（2）SAS软件研究所定义： 数据仓库是一种管理技术，旨在通过通
畅、合理、全面的信息管理，达到有效 的决策支持。
精品课件
1、数据仓库的概念
传统数据库用于事务处理，也叫操作型处理，是 指对数据库联机进行日常操作，即对一个或一组记录 的查询和修改，主要为企业特定的应用服务的。用户 关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。
精品课件
6.数据集市与数据仓库的差别
数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的，它面向企业 范围的主题；
数据集市是按照某一特定部门的数据模型建立的，由于每 个部门有自己特定的需求，因此，对他们对数据集市的期 望也不一样，也称作部门级数据仓库
部门的主题与企业的主题之间可能存在关联，也可能不存 在关联。
精品课件
5.1.2 数据仓库结构
元数据:整个数据仓库的组织结构由元数据组织,它不包含数 据仓库中的实际数据信息。
作用： （1）定位数据仓库的目录内容 （2）数据从业务环境向数据仓库环境传递时数据仓库的目 录内容 （3）指导从当前基本数据到轻度综合数据到高度综合数据 的综合算法的选择。 组成： （1）数据结构 （2）用于综合的算法 （3）从业务环境到DW规划
数据集市的数据组织一般采用星形模型，大型数据仓库的 数据组织采用第三范式。
精品课件
5.1.4 元数据
元数据是数据仓库的重要组成部分。元数据描述 了数据仓库的数据和环境，即关于数据的数据 (meta data)。元数据就相当于数据库系统中的数 据字典
精品课件
2.数据集市概念
数据集市（Data Marts）是一种更小、更集中的 数据仓库，为公司提供分析商业数据的一条廉价 途径。
数据集市是指具有特定应用的数据仓库，主要针 对某个应用或者具体部门级的应用，支持用户获 得竞争优势或者找到进入新市场的具体解决方案
精品课件
3.数据集市与数据仓库的关系
历史基本数据：近期基本数据随时间的推移，由数据仓库 的时间控制机制转为历史基本数据。
轻度综合数据：是从近期基本数据中提取出的，这层数据 是按时间段选取 ，或者按数据属性 （attributes ） 和内 容 （contents）进行综合。
高度综合数据层：这一层的数据是在轻度综合数据基础 上的再一次综合，是一种准决策数据。
精品课件
高度综合数据
层
元
轻度综合数据
数
层 当前基本数据
据
层历史数据层
数据仓库结构图
5.1.3 数据集市（Data Mart）
1.数据集市的产生 数据仓库工作范围和成本常常是巨大的。开发 数据库是代价很高、时间较长的大项目。提供 更紧密集成的数据集市就应运产生。 目前，全世界对数据仓库总投资的一半以上均 集中在数据集市上。
数据集市不等于数据仓库，多个数据集市简单合 并起来不能成为数据仓库。
各数据集市之间对详细数据和历史数据的存储存在大 量冗余。
同一个问题在不同的数据集市的查询结果可能不一致， 甚至互相矛盾。
各数据集市之间以及与源数据库系统之间难以管理。
精品课件
4.数据集市的特性
1、规模小 2、特定的应用 3、面向部门 4、由业务部门定义，设计和开发 5、由业务部门管理和维护 6、快速实现 7、购买较便宜 8、投资快速回收 9、工具集的紧密集成 10、更详细的、预先存在的数据仓库的摘要子集 11、可升级到完整的数据仓库
2、数据仓库特点
（1）数据仓库是面向主题的 主题是数据归类的标准，每一个主题基本对应一个
宏观的分析领域。 例如，银行的数据仓库的主题：客户 DW的客户数据来源： 从银行储蓄DB、信用卡DB、贷款DB等三个DB中
抽取同一客户的数据整理而成。 在DW中分析客户数据，可决定是否继续给予贷款
精品课件
2、数据仓库特点
(5)数据仓库的数据量大. 大型DW是一个TB（1000GB）
(6)数据仓库的硬件要求较高 需要一个巨大的硬件平台需要一个并行的数据库 系统.
最好的数据仓库是大的和昂贵的。 精品课件
5.1.2 数据仓库结构
近期基本数据：是最近时期的业务数据，是数据仓库用 户最感兴趣的部分，数据量大。
第5章 数据仓库与数据挖掘 的决策支持
5.1 数据仓库的基本原理
5.1.1 数据仓库概念 5.1.2 数据仓库结构 5.1.3 数据集市 5.1.4 元数据
精品课件
5.1.1 数据仓库的概念
（1）W.H.Inmon在《建立数据仓库》 一书中，对数据仓库的定义为：
数据仓库是面向主题的、集成的、稳 定的，不同时间的数据集合，用于支持 经营管理中决策制定过程。