数据仓库与数据挖掘技术-第一章-概述
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
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。
数据挖掘概念与技术
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
2
*
法人分析和风险管理
*
竞争:
03
管理竞争者和市场指导 对顾客分类和基于类的定价 在高度竞争的市场调整价格策略
资源规划 :
02
资源与开销的汇总与比较
01
现金流分析和预测 临时提出的资产评估 交叉组合(cross-sectional) 和时间序列分析 (金融比率(financial-ratio), 趋势分析, 等.)
天文
IBM Surf-Aid 将数据挖掘算法用于有关交易的页面的Web访问日志, 以发现顾客喜爱的页面, 分析Web 销售的效果, 改进Web 站点的组织, 等.
Internet Web Surf-Aid
贰
壹
叁
*
数据挖掘过程
*
数据挖掘：KDD的核心.
数据清理
03
数据集成
数据库
数据仓库
知识
任务相关数据
检测电话欺骗
分析家估计, 38%的零售业萎缩是由于不忠诚的雇员造成的.
零售
*
其它应用
*
IBM Advanced Scout分析NBA的统计数据 ( 阻挡投篮, 助攻, 和犯规 ) 获得了对纽约小牛队(New York Knicks)和迈艾米热队( Miami Heat )的竞争优势
运动
借助于数据挖掘的帮助,JPL 和 Palomar Observatory 发现了22 颗类星体(quasars)
*
数据挖掘
01
数据库技术02源自统计学03其它学科
04
信息科学
05
机器学习
06
可视化
数据仓库与数据挖掘技术教程
数据仓库与数据挖掘技术教程数据仓库和数据挖掘是如今信息时代中不可或缺的技术手段。
数据仓库是用于存储大量数据的集中式存储系统，而数据挖掘是一种从数据中提取知识和信息的过程。
本文将向您介绍数据仓库和数据挖掘的基本概念、技术原理以及应用领域。
1. 数据仓库的基本概念和作用数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。
它将分散在不同系统中的数据整合到一个统一的数据仓库中，使得数据的访问和管理更加便捷。
数据仓库通过数据抽取、转换和加载等技术将分散的数据整合到仓库中，并对数据进行清洗、集成和变换，使得数据具有一致性和高质量。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1.1 支持决策分析：数据仓库通过提供经过处理和清洗的数据，支持企业和组织进行决策分析。
通过数据仓库，用户可以从不同维度对数据进行分析和查询，帮助他们了解业务趋势、识别问题和发现机会。
1.2 集成分散数据：数据仓库能够将分散在不同系统中的数据进行集成，使得数据更加一致和完整。
这样可以减少数据冗余和数据不一致性，提高数据的质量和可信度。
1.3 支持数据挖掘：数据仓库中的数据往往被用于数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据挖掘通过分析数据中的模式、关联和趋势等信息，从中发现隐藏在数据背后的有价值的知识和信息。
2. 数据仓库的架构和设计数据仓库的架构主要包括三个层次：数据源层、数据存储层和应用层。
数据源层包括企业内部的各种业务系统和外部的数据源，它们是数据仓库的数据来源。
数据存储层是数据仓库存储数据的地方，通常采用关系数据库进行存储。
应用层是数据仓库的前端应用，包括数据查询、报表分析、数据挖掘等功能。
在设计数据仓库时，需要考虑以下几个重要因素：2.1 数据模型：数据模型是数据仓库设计的核心。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心表为核心，围绕这个中心表连接各个维度表；雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进行了进一步的归一化。
2.2 数据抽取和加载：数据仓库通过数据抽取和加载技术将分散的数据整合到仓库中。
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
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》教学大纲
《数据仓库与数据挖掘》教学大纲一、课程概述数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，是在信息技术领域迅速兴起的决策支持新技术。
数据挖掘是数据库研究、开发、和应用最为活跃的分支之一。
本课程的先修课程为数据结构、高等数学、数据库技术等。
本课程标准适用于计算机科学与技术、信息管理与信息系统专业。
二、课程目标1．了解数据管理技术从数据库到数据仓库的发展过程。
2．掌握数据仓库的定义、特点和研究数据仓库的必要性。
3．掌握数据仓库的体系结构和联机分析处理的概念4．掌握数据仓库的数据组织、数据预处理与规划管理5．掌握数据仓库规划、设计、管理的基本方法6．掌握数据挖掘的基本概念及与数据仓库的关系7．熟悉聚类分析、分类发现和关联规则等数据挖掘算法的使用环境、算法特点，并能进行算法复杂性的分析。
8．认识数据挖掘的发展趋势和应用前景9．能够在科研实践中应用数据仓库技术和应用数据挖掘的方法。
三、课程内容和教学要求这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。
这四个层次的一般涵义表述如下：知道———是指对这门学科和教学现象的认知。
理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。
掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
学会———是指能模仿或在教师指导下独立地完成某些教学知识和技能的操作任务，或能识别操作中的一般差错。
教学内容和要求表中的“√”号表示教学知识和技能的教学要求层次。
本标准中打“*”号的内容可作为自学，教师可根据实际情况确定要求或不布置要求。
教学内容及教学要求表教学内容 知道 理解 掌握 学会 1 数据仓库概述1.1从数据库到数据仓库1.2 数据仓库的概念与特点1.3 数据仓库中的关键概念1.4 数据仓库的数据组织1.5 数据仓库与数据集市的关系 1.6 数据仓库体系结构1.7 操作数据存储ODS √√√√√√√2 联机分析处理2.1 联机分析处理的概念2.2 OLAP多维数据分析2.3 OLAP数据组织2.5 OLAP工具及评价 √ √√√3 数据仓库设计3.1 数据仓库中的数据模型概述 3.2概念模型设计3.3 逻辑模型设计3.4 物理模型设计3.5 元数据模型3.6 粒度模型 √√√√√√4 数据仓库的规划与开发4.1 数据仓库的投资分析4.2 数据仓库的开发方法 4.3 数据仓库的建立过程 4.4 数据仓库的维护4.5 提高数据仓库的性能 4.6 数据仓库的安全性 √√√√√√教学内容 知道 理解 掌握 学会4.7 分布式数据仓库 √5 数据仓库的工具5．1数据仓库的工具选择5.2 常用数据仓库产品介绍5.3 SQL Server 数据仓库的操作应用 √√√6 数据挖掘概述6.1 数据挖掘的定义对象 6.2 数据挖掘的分类6.3 数据挖掘系统6.4 数据预处理 √ √ √ √7 数据挖掘的算法7.1 分类规则挖掘7.2 预测分析与趋势分析规则7.3 数据挖掘的关联算法7.4 聚类分析7.5 神经网络算法 √ √ √ √ √8 数据挖掘新技术 √9 数据挖掘的工具及其应用9.1 国内外数据挖掘工具及评价9.2 SQL Server 2005数据挖掘工具应用 √√10基于数据挖掘的上市公司财务危机预警应用实例 √四、 课程实施数据仓库与数据挖掘为计算机类选修课程，对于本科生着重强调理解基本概念和掌握最基本的方法，一般情况下，每周安排2课时，共36课时。
数据挖掘知识点概况及试题
第一章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：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、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、数据存储于管理和数据表现等。
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、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
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”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库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、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
《数据仓库技术》课件
数据质量参差不齐
数据来源多样，数据质 量难以保证，需要进行
数据清洗和校验。
数据分析需求多变
不同部门和业务场景对 数据分析的需求各不相 同，需要灵活地调整数 据仓库架构和查询方式
。
应对策略
采用分布式存储和计算 技术，提高数据存储和 处理能力；建立数据质 量管理体系，确保数据 质量；提供灵活的数据 仓库架构和查询方式， 满足多变的分析需求。
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量呈爆 炸式增长，如何高效地存储、处理和 分析这些数据成为数据仓库面临的挑 战。
机遇
大数据时代为数据仓库技术的发展提 供了广阔的空间，通过技术创新和优 化，数据仓库能够更好地应对大数据 的挑战，为企业提供更有价值的数据 分析服务。
数据仓库技术的未来发展
云端部署
AI与数据仓库的结合
随着云计算技术的成熟，数据仓库将 逐渐向云端迁移，以提高可扩展性和 灵活性。
人工智能技术的不断发展将为数据仓 库带来更多智能化功能，如自动分类 、预测等。
实时分析
随着对数据实时性的需求增加，数据 仓库将加强实时分析功能，提高数据 处理速度。
数据仓库与其他技术的结合
数据仓库与大数据技术的结合
OLAP技术
多维数据分析
OLAP支持多维数据分析，这意味着用户 可以从多个角度和维度（如时间、地点、
产品类别等）来分析数据。
A OLAP技术概述
OLAP是一种用于分析大量数据的工 具和技术，它允许用户通过多维数 据分析来深入了解数据的不同方面 。
B
C
D
可视化工具
OLAP系统通常提供各种可视化工具，如 仪表盘、报表、图表等，以帮助用户更好 地理解数据和分析结果。
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。
数据挖掘概念与技术(第三版)课后答案——第一章
数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a)它是⼜⼀种⼴告宣传吗？(b)它是⼀种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展⽽来的技术的简单转换或应⽤吗？(c)我们提出了⼀种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这⼀观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。
它是从⼤量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源：包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流⼊系统的数据等。
当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚噪声和删除不⼀致数据；2. 数据集成：多种数据源可以组合在⼀起；3. 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；6. 模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式。
7. 知识表⽰：使⽤可视化和知识表⽰技术，向⽤户提供挖掘的知识。
1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。
数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）和⼀组管理和存取数据的软件程序组成，是⾯向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
它⽤表组织数据，采⽤ER数据模型。
相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。
第1章数据仓库的概念与体系结构
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
2
背景2
基于web的应用越来越普及，各种网站积累了大量的 点击流数据
访问者的访问时间、IP地址、经常访问的页面和内容、 在网页上停留的时间等；
客户的交易、付款、产品利润、查询等数据
数据仓库与数据挖掘
第1章 数据仓库的概 念与体系结构
2020/11/26
1
背景1
企业信息化程度越来越高，产生的历史数据越来越多 常用的数据处理方法：
将已失效的历史数据简单删除，减少磁盘空间占用 对历史数据通过介质进行备份后删除，可按需查看 建立一个数据仓库系统，对业务系统及其他档案系统中
技术元数据：DW设计和管理人员使用，包括：数据源信息、数 据转换的描述、DW内对象和数据结构的定义、数据清理和数据 更新时使用的规则；源数据到目的数据映射表、用户访问权限、 数据备份和导入、信息发布历史记录
业务元数据：从单位业务的角度描述DW的元数据，如业务主题 描述，即业务主题包含的数据、查询和报表等信息
✓ DW中数据应使用一致的命名规则、格式、 编码结构和相关特性来定义
2020/11/26
数据仓库与数据挖掘
6
1.1 数据仓库的概念、特点与组成
数据仓库的特点：
面向主题； 集成的； 相对稳定的； 反映历史变化。
✓ 操作型数据库中的数据通常实时更新
✓ DW中数据主要用于决策分析，对数据的操 作主要是数据查询和少量定期更新
14
1.3 数据仓库的技术、方法与产品
数据仓库技术是为了有效的把操作型数据集成到统一的环境中， 以提供决策性数据访问的各种技术和模型的总称。
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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
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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
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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
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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
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图1-5Weka界面
5. MATLAB
图1-6MATLAB的界面
习题1
1. 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？
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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。
9. 举例说明数据挖掘从数据仓库中挖掘的信息有哪些？
10. 搜索数据挖掘的应用实例。
11. 数据挖掘工具的主要指标有哪些？
12. 常用数据挖掘工具有哪些？各有什么特点？
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